Souhrn
Jensen Huang, generální ředitel Nvidia, prohlásil, že byl pravděpodobně prvním šéfem velké technologické firmy, který se plně angažoval v reindustrializaci USA. Tlačí své partnery na výstavbu továrn v Americe, aby posílili domácí dodavatelský řetězec pro AI infrastrukturu. Tento krok spojuje národní bezpečnost s růstem umělé inteligence.
Klíčové body
- Jensen Huang tvrdí, že Nvidia byla průkopníkem v podpoře americké reindustrializace prostřednictvím investic do AI hardware.
- Partneři jako výrobci serverů a čipových zpracovatelů jsou nuceni stavět továrny v USA kvůli rizikům závislosti na Asii.
- Spojení s CHIPS Actem: vládní dotace podporují výstavbu fabrik pro GPU a AI akcelerátory.
- Nvidia investuje miliardy do domácí produkce, aby urychlila dodávky pro datová centra.
- Cíl: snížit latenci a rizika v supply chainu pro trénink velkých jazykových modelů (LLM).
Podrobnosti
Jensen Huang, zakladatel a CEO Nvidia – společnosti dominantní v produkci grafických procesorů (GPU) nezbytných pro trénink a inference AI modelů –, nedávno v rozhovoru zdůraznil svou roli v americké reindustrializaci. Nvidia, která dodává přes 90 procent GPU pro AI datová centra, dlouhodobě závisela na taiwanských továrnách TSMC pro výrobu svých čipů jako H100 nebo nadcházející Blackwell architektura. Geopolitická rizika, včetně napětí kolem Tchaj-wanu, vedla k iniciativě CHIPS and Science Act z roku 2022, který poskytuje 52 miliard dolarů na domácí polovodičovou výrobu.
Huang řekl, že „skočil za tím“ jako jeden z prvních CEO, což znamená, že Nvidia aktivně lobovala u partnerů – firem jako Foxconn, Supermicro nebo Dell – aby přesunuly montáž serverů s Nvidia GPU do USA. Například TSMC staví fabriku v Arizone za 40 miliard dolarů, která od roku 2025 začne vyrábět pokročilé 4nm a 3nm čipy. Samsung a Intel rovněž expandují v Texasu a Ohiu. Nvidia sama investovala přes 10 miliard dolarů do partnerství, včetně superpočítačových kampusů ve Virginii a Texasu.
Tento posun ovlivňuje celý ekosystém AI: datová centra od hyperscalerů jako Microsoft, Google nebo Amazon potřebují rychlé dodávky GPU pro modely jako GPT-4 nebo Llama 3. Závislost na asijském supply chainu způsobovala zpoždění až o šest měsíců, což brzdilo vývoj AGI. Domácí výroba snižuje tyto rizika, zkracuje latenci v dodávkách a umožňuje lepší integraci s energiovými zdroji, jako jsou nové jaderné reaktory pro AI trénink. Kritici však upozorňují na vyšší náklady – americká výroba je o 20–30 procent dražší než v Asii – a nedostatek kvalifikované pracovní síly.
Proč je to důležité
Reindustrializace USA v AI sektoru mění globální dynamiku. Nvidia, s tržní kapitalizací přes 3 biliony dolarů, diktuje trendy v AI infrastruktuře, kde GPU představují 70 procent nákladů na trénink modelů. Posun do USA posiluje národní bezpečnost, snižuje rizika embargo a urychluje inovace v autonomních vozidlech, robotice a medicínské diagnostice. Pro průmysl to znamená stabilnější dodávky, což umožní škálovat AI od malých firem po výzkumové laboratoře. Dlouhodobě to může vést k nové éře, kde USA znovu ovládnou hardware pro umělou inteligenci, podobně jako v 90. letech s PC boomem. Bez toho by evropské a americké firmy zůstaly závislé na Číně a Tchaj-wanu, což ohrožuje strategickou autonomii v éře AI závodů.
Zdroj: 📰 Barchart.com
