Företag prioriterar chip från andra tillverkare än Nvidia före nästa generations GPU:er
En ny undersökning visar att företag är mer benägna att utvärdera konkurrerande acceleratorer än Nvidias kommande GPU:er under de kommande 12 månaderna.
Företagsköpare är mer benägna att inkludera chip från andra tillverkare än Nvidia på sina utvärderingslistor för AI-acceleratorer än Nvidias egna nästa generations grafikprocessorer (GPU:er), enligt en undersökning från VentureBeat. 39,4 procent av respondenterna uppger att de sannolikt kommer att utvärdera icke-Nvidia-acceleratorer – som AWS Trainium, Google TPU, AMD Instinct eller Intel Gaudi – under de kommande 12 månaderna. Detta jämförs med 25,3 procent som planerar att utvärdera Nvidias Blackwell (GB300) eller andra nästa generations Nvidia-GPU:er, vilket ger en 14-procentenheters marginal.
Även om Nvidia fortfarande är standardvalet i de flesta produktionsmiljöer, bygger organisationer aktivt in flexibilitet i sina strategier för acceleratorer istället för att enbart fokusera på Nvidia. Detta återspeglar en bredare trend där företag optimerar sin befintliga AI-infrastruktur innan de genomför större plattformsbyten.
Undersökningen visar en minskad brådska bland företag att byta plattform. Trots ökad användning och optimering av AI-infrastruktur förväntar sig endast 28,8 procent av respondenterna ett plattformsbyte inom de närmaste tre månaderna, en minskning från 38,3 procent i juni. Samtidigt ökade Microsoft Azure mest i produktionsanvändning, och Google Gemini och OpenAI bibehöll starka positioner.
Användningen av företagens egen GPU-infrastruktur förbättrades också avsevärt mellan juni och juli, där andelen som använde mindre än halv kapacitet minskade från 83 procent till 69 procent. Dessutom ökade betydelsen av drifttid och tillförlitlighet som effektivitetsmått. Företag ställer högre krav på sin infrastruktur och fokuserar alltmer på praktisk prestanda och kostnadseffektivitet per arbetsenhet.
Intresset för Nvidias alternativ är koncentrerat till viktiga beslutsfattare, och denna andel ökade från juni. Detta tyder på att diversifiering av acceleratorer blir en strategisk infrastrukturfråga. Företag söker ökad kontroll och flexibilitet över sina AI-beräkningsresurser.