Компании
Nvidia и PNC прокладывают разные пути в развитии инфраструктуры ИИ
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг представил убедительные доводы в пользу доминирования компании на рынке аппаратного обеспечения для ИИ, утверждая, что Nvidia является единственной компанией, способной реализовать крупномасштабные проекты по строительству фабрик ИИ. Выступая на конференции Goldman Sachs Communacopia + Technology, Хуанг отметил, что Nvidia имеет контракты с клиентами на сумму 100 миллиардов долларов, что подчеркивает значительный спрос на ее чипы нового поколения. Он акцентировал внимание на том, что цепочка поставок и глобальное присутствие компании уникально позиционируют ее как лидера в строительстве фабрик ИИ, которые представляют собой огромные центры обработки данных, предназначенные для обучения и запуска моделей ИИ.
Хуанг отметил, что хотя прогноз роста выручки Nvidia на 2027 финансовый год составляет примерно 70%, это ограничено проблемами с поставками, а не отсутствием спроса. Он спрогнозировал, что общие заказы могут достичь почти 1 триллиона долларов к 2027 году, что указывает на спрос, значительно превышающий текущие возможности компании по отгрузке. Кроме того, недавние партнерства Nvidia с Apollo, BlackRock и Goldman Sachs направлены на мобилизацию более 500 миллиардов долларов капитала для инфраструктуры ИИ, что укрепляет ее стратегию как комплексного поставщика решений в области ИИ.
В отличие от этого, группа PNC Financial Services выбирает другой подход, разрабатывая свою технологию ИИ самостоятельно. Генеральный директор Билл Демчак объявил о планах по созданию «фабрики ИИ», которая будет сосредоточена на приобретении центров обработки данных и графических процессоров Nvidia для создания специализированных языковых моделей для банковских приложений. Эта стратегия направлена на повышение эффективности в задачах с высоким объемом, таких как обнаружение мошенничества и автоматизация колл-центров, при этом банк выявил 171 потенциальную возможность автоматизации, которые могут принести 1,4 миллиарда долларов в адресуемых расходах с 2025 по 2030 годы.
Решение PNC создать собственные возможности в области ИИ обусловлено желанием контролировать затраты и избежать зависимости от поставщиков, что может привести к росту расходов и операционным неэффективностям. Инвестируя в свою инфраструктуру, PNC стремится избежать постоянных расходов, связанных с моделями ценообразования на основе использования от внешних поставщиков ИИ. По мере продвижения PNC к своим амбициозным планам акцент будет сделан на исполнении и измеримых преимуществах своих инициатив в области ИИ.
FAQ
Какова позиция Nvidia на рынке аппаратного обеспечения для ИИ?
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг утверждает, что компания является единственной, способной реализовать крупномасштабные проекты по созданию фабрик ИИ, обладая контрактами с клиентами на сумму 100 миллиардов долларов и прогнозируя значительный рост доходов, несмотря на ограничения в поставках.
Что такое фабрики ИИ и почему они важны?
Фабрики ИИ — это огромные центры обработки данных, предназначенные для обучения и запуска моделей ИИ. Они имеют решающее значение для поддержки растущего спроса на технологии ИИ и позволяют компаниям эффективно обрабатывать большие объемы данных.
Как группа финансовых услуг PNC подходит к разработке ИИ?
PNC разрабатывает свою технологию ИИ внутри компании, создавая собственную фабрику ИИ, которая будет сосредоточена на приобретении центров обработки данных и графических процессоров Nvidia для создания специализированных языковых моделей для банковских приложений.
Каковы потенциальные финансовые выгоды от инициатив PNC в области ИИ?
PNC выявила 171 потенциальную возможность автоматизации, которые могут принести 1,4 миллиарда долларов в адресуемых расходах с 2025 по 2030 год, повышая эффективность в таких задачах, как обнаружение мошенничества и автоматизация колл-центров.
Почему PNC решает создать собственные возможности в области ИИ?
PNC стремится контролировать затраты и избежать зависимости от поставщиков, что может привести к росту затрат и операционным неэффективностям, связанным с моделями ценообразования на основе использования внешних поставщиков ИИ.