Od startupů po Big Tech: konkurenti Nvidie přibývají — lze ji sesadit?

Závod o oslabení dominance Nvidie v čipech pro umělou inteligenci vstupuje do nové kapitoly: startupy získávají miliardy dolarů financování, velké technologické firmy zrychlují interní vývoj čipů a investoři sází na to, že další fáze výpočetního výkonu pro AI nemusí výlučně patřit grafickým procesorům.

Zatímco Nvidia nadále dominuje trhu s hardwarem pro AI, pozornost se čím dál více přesouvá z tréninku obrovských AI modelů na jejich efektivní provoz v reálných aplikacích, tedy na tzv. inference.

Tato změna otevřela dveře nové generaci výrobců čipů, kteří slibují rychlejší výkon, nižší spotřebu energie a podstatně nižší provozní náklady.

Nejnovější připomínkou toho bylo ve středu, když startup pro AI čipy SambaNova získal nové financování ve výši 1 miliardy dolarů, což poukazuje na ochotu investorů podpořit firmy snažící se získat část jednoho z nejrychleji rostoucích technologických trhů.

Tento investiční kola stanovuje valuaci SambaNova na 11 miliard dolarů a vedl ho General Atlantic za účasti Seligman Ventures, T. Rowe Price a Capital Group.

Nejnovější investice navazuje na jiné kolo financování z počátku tohoto roku, kdy firma získala více než 350 milionů dolarů od investorů včetně Intelu a uzavřela strategické partnerství.

Podle zprávy CNBC publikované v dubnu startupy zaměřené na AI čipy získaly celosvětově 8,3 miliardy dolarů v roce 2026.

Pokud trhy s financováním nezažijí prudký pokles, očekává se, že investice v tomto sektoru letos dosáhnou rekordních úrovní.

Zdroj: CNBC

Pozornost se přesouvá z tréninku na inference

Nvidia vybudovala svou dominanci na grafických procesorech původně navržených pro hraní her, které byly následně přizpůsobeny pro trénink AI modelů.

Tyto čipy zůstávají průmyslovým standardem pro budování rozsáhlých jazykových modelů.

Jak firmy čím dál častěji nasazují AI aplikace místo tréninku nových základních modelů, průmysl věnuje větší pozornost inference, tedy procesu, kdy natrénované AI modely odpovídají na dotazy uživatelů.

Mnoho startupů tvrdí, že GPU, byť mimořádně výkonné, nebyly nikdy účelově navrženy pro AI pracovní zátěže.

Místo toho věří, že specializované procesory navržené přímo pro inference mohou výrazně snížit náklady a zároveň spotřebovat méně energie.

Seznam startupů vyrábějících AI čipy, kteří chtějí konkurovat Nvidii

SambaNova rozhodně není jedinou společností, která se snaží rozhýbat pevný úchop Nvidie nad infrastrukturou pro AI.

Cerebras, které nedávno vstoupilo na veřejné trhy po získání 5,5 miliardy dolarů, se dlouhodobě profiluje jako jeden z nejsilnějších konkurentů Nvidie.

Morgan Stanley uvedl, že společnosti v určitém segmentu AI výpočtů poskytuje výhodu prvního hráče (first-mover advantage).

Dalším pečlivě sledovaným hráčem je Groq, jehož architektura zaměřená na inference vzbudila tolik pozornosti, že Nvidia souhlasila s licencováním části jeho technologie čipů a loni v prosinci od něj najala generálního ředitele.

CNBC později informovala, že Nvidia se dohodla na akvizici Groq za 20 miliard dolarů v hotovosti, ačkoli žádná ze společností tuto zprávu nepotvrdila.

Groq uvedl, že bude i nadále fungovat nezávisle pod vedením generálního ředitele Simona Edwardse.

Pozoruhodné je, že Nvidia na své výroční konferenci GTC v březnu představila vlastní jednotku pro zpracování jazyků, což naznačuje, že implementuje nápady, které se objevují u novějších konkurentů, místo aby je ignorovala.

Dalším startupem, který přitahuje pozornost, je D-Matrix, založená v roce 2019.

Společnost tvrdí, že její procesory dokážou vykonávat inference až 10krát rychleji při pětinové spotřebě energie ve srovnání s samostatnými GPU Nvidia, pokud zátěže zůstanou relativně malé.

D-Matrix dosud získala přibližně 500 milionů dolarů a její odhadovaná valuace činí zhruba 2 miliardy dolarů.

Do jejího financování se zapojil Microsoft prostřednictvím svého investičního ramene M12.

Tvůrci AI modelů se snaží vyvíjet vlastní čipy

Konkurence nepřichází pouze ze startupů.

Mnoho z největších zákazníků Nvidie se současně stává jejími rivaly tím, že masivně investují do návrhu vlastní proprietární AI křemíkové technologie.

Racionální důvod je jednoduchý. Vývoj vlastního křemíku snižuje závislost na Nvidii, snižuje dlouhodobé infrastrukturní náklady a umožňuje těsnější integraci hardwaru a softwaru.

Reuters tento týden uvedl, že čínský startup DeepSeek vyvíjí vlastní AI čip v snaze snížit závislost na procesorech Nvidia a Huawei používaných k tréninku a nasazení jeho modelů.

Na začátku tohoto měsíce The Information uvedl, že Anthropic jednal se Samsungem o možné spolupráci na budoucím čipu, přičemž klíčová rozhodnutí o jeho specifikacích a zamýšleném použití zůstávají nevyřešená.

OpenAI minulý měsíc představilo svůj první vlastní AI procesor nazvaný Jalapeño, vyvinutý ve spolupráci s Broadcomem.

Generální ředitel Broadcomu Hock Tan řekl agentuře Reuters, že tento procesor podává výkon srovnatelný s čipy Blackwell od Nvidie a tensor processing units od Googlu.

Big Tech se čím dál více stává konkurentem Nvidie

Google sám se agresivně snaží snížit svou závislost na Nvidii.

Místo používání stejných procesorů pro trénink i inference společnost odděluje tyto pracovní zátěže do dedikovaných čipů v rámci osmé generace své rodiny tensor processing units.

Očekává se, že jeho procesory TPU 8t a TPU 8i budou k dispozici později letos.

Amazon se ubírá podobnou strategií.

Jeho šéf AI, Peter DeSantis, nedávno řekl Bloomberg, že Amazon Web Services jedná o možnosti prodávat své čipy Trainium externím zákazníkům, čímž by vznikla jedna z nejsilnějších alternativ k Nvidii v infrastruktuře datových center.

Tato jednání jsou stále v rané fázi, ale následují výroky generálního ředitele Amazonu Andyho Jassyho, že poptávka po interně vyvíjených AI čipech byla tak silná, že komercializace je nyní v úvaze.

Meta rovněž agresivně investuje do vlastního AI hardwaru prostřednictvím rozšířeného partnerství s Broadcomem.

Program Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) společnosti už vyprodukoval svůj první čip, MTIA 300, který pohání systémy pro řazení a doporučování napříč platformami Meta.

Očekává se, že do roku 2027 budou následovat další tři generace, přičemž pozdější verze jsou navrženy speciálně pro inference, které pohánějí AI asistenty a odpovídají na dotazy uživatelů.

Stejně jako Google a Amazon, i Meta má za cíl snížit závislost na Nvidii a přizpůsobit čipy vlastnímu softwarovému stacku a infrastruktuře AI.

Tento posun ilustruje širší trend mezi hyperscalery.

Místo spoléhání se výhradně na hotové GPU technologičtí giganti stále častěji budují aplikaci-specifické integrované obvody (ASICy) optimalizované pro jejich vlastní pracovní zátěže.

AMD a Broadcom už si vybudovaly významné pozice

Na rozdíl od mnoha startupů si AMD a Broadcom už vybudovaly významné postavení v infrastruktuře pro AI.

Transformace AMD v několika ohledech kopíruje Nvidii.

Společnost původně známá herními grafickými kartami a procesory pro PC přesunula zaměření na akcelerátory pro datová centra a AI čipy, což jí umožnilo stát se druhým největším veřejným hráčem na trhu akcelerátorů pro AI.

Tato strategie se investorům bohatě vyplatila.

Akcie AMD vzrostly za posledních pět let o více než 460 %, čímž společnosti přisoudily tržní hodnotu přesahující 840 miliard dolarů.

Broadcom se mezitím stal jednou z nejstrategičtějších společností v oblasti custom AI křemíku.

Místo přímé konkurence Nvidii prostřednictvím komerčních čipů Broadcom navrhuje custom procesory pro některé z největších světových vývojářů AI.

Analytici z Melius Research nedávno uvedli, že Broadcom má přehled o přibližně 10 gigawattech poptávky po AI do roku 2027 od zákazníků včetně Anthropic a Meta Platforms.

Vliv společnosti se ve středu ještě rozšířil poté, co podepsala dohodu o polovodičích v hodnotě více než 30 miliard dolarů s Applem.

V rámci dohody bude Broadcom navrhovat a vyrábět „custom silicon components and cutting-edge wireless connectivity technologies“ pro produkty Applu.

Analytici vidí vedení Nvidie zmenšující se, nikoli mizící

Přes rostoucí počet konkurentů většina analytiků věří, že vedení Nvidie zůstává ohromné.

„Nvidia rozhodně uvidí více konkurence než před rokem,“ řekl KinNgai Chan, managing director ve Summit Insights Group, v komentáři pro Reuters v březnu.

„Nvidia má dnes stále více než 90% podíl na trhu jak v tréninku, tak v inference.“

Chan však očekává, že tato dominance bude v nadcházejících letech postupně erodovat.

„Domníváme se, že Nvidia začne ztrácet podíl od roku 2027, jakmile programy interních ASICů dosáhnou určitého rozsahu, zejména na trhu inference,“ uvedl, odkazujíc na application-specific integrated circuits navržené pro dedikované pracovní zátěže, které nabízejí vyšší efektivitu než obecné GPU.

Morningstar sdílí podobný dlouhodobý výhled.

„Z dlouhodobého hlediska považujeme za nevyhnutelné, že Google a AWS budou usilovat o přenesení více čipů a AI vybavení interně, což bude na újmu Nvidii,“ napsal analytik Morningstar Brian Colello.

„Očekáváme, že Nvidia ztratí tržní podíl vůči Google TPUs a Amazon Trainium (zejména pokud se Anthropic a/nebo Google Gemini stanou dominantními hraničními modely), ale domníváme se, že se podíl Nvidie ustálí na 68 % v roce 2030 (oproti 80 % dnes) v rámci mnohem většího koláče výdajů na AI,“ dodal.

Nvidia bojuje na více frontách

Přesto Nvidia zůstává aktivní a nečeká pasivně.

Společnost utratila během fiskálního roku končícího v lednu 2026 více než 18 miliard dolarů na výzkum a vývoj, když zrychlila práci na generaci příštích AI procesorů, síťových produktech a fotonické technologii.

Během posledního konferenčního hovoru v květnu Huang uvedl, že nové centrální procesory „Vera“ otevírají společnosti přístup na nový trh v hodnotě 200 miliard dolarů.

Nvidia očekává, že čipy Vera vygenerují do konce současného fiskálního roku 20 miliard dolarů tržeb.

Huang řekl, že tyto tržby nebyly zahrnuty v dřívější projekci společnosti o bilionu dolarů tržeb z jejích AI platforem Blackwell a Rubin mezi lety 2025 a 2027.

Možná ještě významnější je, že Nvidia čím dál častěji volí spolupráci před konfrontací.

Místo aby přímo soupeřila se všemi vznikajícími startupy v oblasti AI čipů, Nvidia častěji spolupracuje se společnostmi vyvíjejícími specializované inference procesory.

Akvizice aktiv od startupu Groq v prosinci za 20 miliard dolarů a oznámení investic ve výši 4 miliard dolarů do dvou fotonických společností začátkem tohoto roku byly součástí této strategie.

Také integrací některých konkurenčních čipů vedle vlastních GPU v rackových AI serverech Nvidia rozšiřuje svůj ekosystém a zároveň si zajišťuje podíl na výdajích za AI infrastrukturu bez ohledu na to, které inference technologie získají největší trakci.

Tato strategie umožňuje Nvidii účastnit se více hardwarových ekosystémů pro AI a i nadále generovat tržby i v případě, že zákazníci vedle jejích GPU nasadí specializované inference čipy.

Ve středu poskytovatel inference cloudu Parasail oznámil, že nasadí Corsair inference akcelerátory od D-Matrix vedle systémů Nvidia Hopper a Blackwell, aby zákazníkům dodal „až 10× rychlejší a nákladově efektivnější inference služby“.

Produkty SambaNova jsou navíc navrženy tak, aby doplňovaly hardware Nvidie, nikoli jej zcela nahrazovaly.

Rodrigo Liang, generální ředitel SambaNova, uvedl, že její čipy SN40 a SN50 dokážou zpracovat tzv. decode část inference — rozbalení dotazu z modelu — pět až desetkrát rychleji, což pomáhá uvolnit stejný počet čipů Nvidia pro jiné úkoly, například trénink.

Silný růst pokračuje i přes konkurenční tlaky

Nejnovější finanční výsledky Nvidie naznačují, že konkurence její byznys dosud významně nezasáhla.

Její divize datových center, která zůstává hlavním motorem růstu společnosti, vykázala rekordní tržby 75,2 miliardy dolarů, což je meziročně nárůst o 92 %.

Generální ředitel Jensen Huang se snažil investory ujistit, že poptávka je široce rozložená a že nové produkty pomohou společnosti překročit příležitost pro 1 bilion dolarů tržeb, kterou odhadovala pro své vlajkové AI platformy.

I přesto po zveřejnění výsledků akcie NVDA klesly o 1,6 %, a to navzdory lepším než očekávaným výhledům tržeb a oznámení programu zpětného odkupu akcií v hodnotě 80 miliard dolarů.

Reakce trhu naznačila, že investoři se čím dál více dívají za současné zisky a zaměřují se na to, zda si Nvidia dokáže udržet dominantní postavení, když konkurentů přibývá.

Akcie letos přidaly relativně umírněných 4 % a za posledních 12 měsíců zhruba 23 %, což představuje výrazné zchladnutí oproti jejich mimořádným ziskům v rané fázi AI boomu.