Souhrn
Společnost AMD pod vedením Dr. Lisy Su prošla za posledních deset let zásadní proměnou a stala se významným hráčem v oblasti umělé inteligence díky svým výkonným GPU. V nadcházejícím rozhovoru pro WIRED s novinářkou Lauren Goode popíše, jak dosáhla této transformace a sdílí svůj pohled na budoucnost s pragmatickým optimismem. Tento rozhovor odhaluje roli čipů v novém globálním technologickém řádu.
Klíčové body
- AMD pod Lisou Su zvýšilo tržní kapitalizaci z 2 miliard na přes 250 miliard dolarů díky úspěšným CPU a GPU.
- Klíčové produkty pro AI: Instinct MI300X GPU, které konkurují NVIDIA H100 v tréninku velkých jazykových modelů (LLM).
- Strategie zaměřená na otevřené ekosystémy a partnerství s Microsoftem a Meta.
- Pragmatický optimismus: Zaměření na reálné inovace místo spekulací o AGI.
- Geopolitický kontext: Rostoucí význam čipů v globální soutěži USA-Čína.
Podrobnosti
Dr. Lisa Su převzala vedení AMD v roce 2014, kdy firma zápasila s dluhy a ztrácela podíl na trhu procesorů. Její strategie se zaměřila na vývoj vysoce výkonných CPU řady Ryzen pro spotřební trh a EPYC pro datová centra, což umožnilo AMD konkurovat Intelu. Klíčovým obratem byl vstup do oblasti AI akcelerátorů. V roce 2023 uvedla AMD GPU Instinct MI300X, který disponuje 192 GB HBM3 pamětí a výkonem až 5,3 petaflopů v FP8 pro AI výpočty. Tento čip je optimalizován pro trénink a inferenci LLM, jako jsou modely GPT nebo Llama, a Microsoft jej nasadil ve svých Azure clusterech jako alternativu k NVIDIA H100.
AMD také rozvíjí software ROCm (Radeon Open Compute), open-source platformu pro GPU výpočty, která usnadňuje přenos modelů z NVIDIA CUDA. Na rozdíl od uzavřeného ekosystému NVIDIA je ROCm navržen pro širší kompatibilitu, což přitahuje vývojáře hledající nižší náklady. V roce 2024 očekává AMD obrat z datových center přes 4 miliardy dolarů, což představuje téměř pětinásobný růst oproti roku 2022. Partnerství s Meta pro trénink Llama 3 a s OpenAI posilují pozici AMD na trhu, kde NVIDIA drží 80% podíl.
Rozhovor s Lauren Goode se zaměří na výzvy, jako je nedostatek pokročilých výrobních procesů TSMC (4nm a 3nm) a geopolitické napětí kvůli exportním omezením do Číny. Su zdůrazňuje pragmatický přístup: investice do výzkumu bez přehnaných slibů o umělé obecné inteligenci (AGI). AMD plánuje další generace MI400 a MI500 s vylepšenou energií efektivitou, což by mohlo snížit náklady na AI trénink o 30-40 %. Pro uživatele to znamená dostupnější cloudové AI služby, protože konkurence tlačí ceny dolů.
Proč je to důležité
Role AMD v AI ekosystému posiluje diverzifikaci dodavatelského řetězce a snižuje rizika závislosti na jednom dodavateli, jako je NVIDIA. To má dopad na celý průmysl: od cloudových providerů (AWS, Google Cloud) po vývojáře LLM, kteří získají levnější hardware pro škálování modelů. V širším kontextu urychluje AI adopci v odvětvích jako zdravotnictví nebo autonomní vozidla, kde výkonné GPU umožňují real-time inferenci. Kriticky lze říci, že AMD stále zaostává za NVIDIA v software optimalizaci, ale rychlý růst naznačuje, že čipový trh prochází strukturální změnou směrem k multipolárnímu modelu. Tento rozhovor poskytuje vhled do strategie, která může ovlivnit globální technologickou rovnováhu.
Zdroj: 🔧 Wired
| 