Vállalati vásárlók 14 pontos előnnyel értékelik az Nvidia-n kívüli gyorsítókat

A nagyvállalatok egyre nyitottabbak az Nvidia alternatíváira az AI gyorsítók terén. A VentureBeat júliusi VB Pulse felmérése szerint, amely 170 AI infrastruktúrával foglalkozó szakembert kérdezett meg, a válaszadók 39,4%-a valószínűsíti, hogy az elkövetkező 12 hónapban nem Nvidia-gyártotta gyorsítókat – mint az AWS Trainium, Google TPU, AMD Instinct, Intel Gaudi vagy házon belüli ASIC-ek – fog értékelni. Ezzel szemben csupán 25,3% tervez Nvidia Blackwell (GB300) vagy más új generációs Nvidia GPU-k értékelésével, ami 14 pontos különbséget jelent.

Noha az Nvidia továbbra is az alapértelmezett választás a legtöbb termelési környezetben, a vállalatok egyre inkább építenek ki alternatívákat a gyorsítóstratégiájukban, ahelyett hogy csak az Nvidia értékelését végeznék el. Ez a tendencia egy szélesebb mintázat része: a szervezetek az általuk már működtetett AI infrastruktúrát optimalizálják, mielőtt jelentős platformváltást eszközölnének.

Növekvő intenzitás, csökkenő sürgősség

A nagyobb infrastruktúra-tevékenység nem eredményezett nagyobb sürgősséget a platformváltás iránt. A júliusi adatok szerint a platformváltást három hónapon belül tervezők aránya 38,3%-ról 28,8%-ra esett júniushoz képest, miközben a termelési adaptáció, a gyorsító-kihasználtság és az új felhőszolgáltatások, valamint a nyílt forráskódú infrastruktúrák feltárása mind növekedett.

A Microsoft Azure produkált a legnagyobb növekedést a vizsgált nagy platformok között, a válaszadók körében az Azure termelési használata 29%-ról 47,1%-ra emelkedett június és július között, ami 18,1 százalékpontos növekedés. A Google Gemini mindkét hullámban a leggyakrabban használt platform volt, termelési használata 41,1%-ról 47,6%-ra nőtt. Az OpenAI platformját használók aránya 40,2%-ról 49,4%-ra emelkedett, míg az Anthropic termelési adaptációja 12,1%-ról 24,7%-ra nőtt.

Hatékonysági elvárások és platformválasztás

A saját GPU-kat működtető vállalatoknál a fél kapacitáson vagy annál kevesebben futó GPU-k aránya 83%-ról (június) 69%-ra (július) csökkent, míg az 50% feletti kihasználtság aránya 13%-ról 23%-ra nőtt. Az infrastruktúra hatékonyságának definíciója is egyre inkább operatívvá válik: a válaszadók 51,2%-a jelölte meg a rendelkezésre állást és a megbízhatóságot fontos hatékonysági mérőszámként, míg a feldolgozási sebesség fontossága 21,5%-ról 24,7%-ra nőtt. Az implementáció könnyedsége 3,84-ről 4,04-re javult egy ötpontos skálán. Az általános elégedettség 4,07-ről 4,14-re mozdult el.

A platformváltás iránti sürgősség eltolódása a júliusi eredmények egyik legerősebb ellenjelzése. A nulla és három hónapon belüli váltást tervezők aránya 9,5 százalékponttal csökkent. Ezzel szemben a három-hat hónapos ablak 4,1, a hat-tizenkét hónapos ablak pedig 5,3 ponttal nőtt. A tervezett váltás nélküliek aránya nagyjából 40%-on maradt. Az érdeklődés az Nvidia alternatívái iránt különösen azokban a szervezetekben erős, ahol stratégiai beszerzési hatáskörrel rendelkeznek, különösen a kisebb és közepes méretű vállalkozások körében.

A felmérés azt mutatja, hogy a vállalatok egyre inkább építenek ki opciókat a gyorsítóstratégiájukban, ami stratégiai infrastruktúra-kérdéssé teszi a gyorsító-diverzitást, nem csupán mérnöki feladattá. A válaszadók 79,2%-a olyan megközelítést részesít előnyben, amely legalább némi építészeti kontrollt tart fenn egyetlen modell-szolgáltatótól függetlenül, szemben a júniusi 65,3%-kal.

A legtöbben meg akarják őrizni a szolgáltatói választás, a független irányítás vagy a modell körüli kritikus komponensek feletti ellenőrzés lehetőségét. A júliusi adatok szerint a kontextusréteg-válaszadók 62,4%-a jelezte, hogy szabályozott szemantikai vagy kontextusréteg már működik, vagy építés alatt áll.