Домінування Nvidia у сфері AI-обчислень довгий час ґрунтувалося на двох стовпах: її апаратному забезпеченні та програмному забезпеченні. Увага зосереджена на GPU, але справжнє залежність виникає через CUDA — власну програмну платформу, навколо якої мільйони розробників побудували свої робочі процеси. OpenAI зараз прямо атакує саме цей другий стовп.
Компанія готується випустити інструмент, призначений для запуску моделей ШІ на апаратному забезпеченні, відмінному від Nvidia, використовуючи відкритий код мови Triton як придатну альтернативу CUDA.
Тиха еволюція Triton
Triton не є новим. OpenAI вперше випустила його у липні 2021 року як відкритий мову для написання високопродуктивних GPU-ядер на Python. Пропозиція була проста: CUDA потужна, але відома своєю складністю. Triton має за мету забезпечити порівнянну продуктивність за допомогою коду, який набагато доступніший для звичайного розробника.
З того часу проект постійно набирає популярність. Зараз він використовується як бекенд для популярних фреймворків, таких як PyTorch. Остання версія, Triton 3.7, була випущена у 2026 році, що свідчить про те, що OpenAI не сприймає це як побічний проект.
Гра на апаратну диверсифікацію
Програмне забезпечення OpenAI не існує в вакуумі. Компанія активно досліджує альтернативи чіпам Nvidia з 2025 року, частково через незадоволення деякими чіпами Nvidia для інференсу. Інференс — це процес реального запуску навченої моделі ШІ, а не її початкове навчання.
Компанія оголосила про партнерство з AMD, яке включає значну обчислювальну потужність у розмірі 6 ГВт на базі AMD. OpenAI описала це як доповнення до своїх існуючих партнерств з Nvidia, а не як їх заміну.
Крім AMD, OpenAI перебуває у переговорах зі стартапами, такими як Cerebras і Groq, які розробили спеціалізовані чіпи, оптимізовані для завантажень висновку. Компанія також розробляє власні чіпи для висновку штучного інтелекту з Broadcom, з планами виробництва на 2026 рік.
Що це означає для інвесторів
Екосистема CUDA від Nvidia налічує мільйони розробників, роки інституційних знань і глибоку інтеграцію майже у всіх основних фреймворках для штучного інтелекту.
AMD посилює свою платформу ROCm для покращення сумісності з завантаженнями ШІ. З’явилися відкриті проекти, такі як ZLUDA, які перетворюють код CUDA для запуску на апаратному забезпеченні, що не виробляється Nvidia. І зараз найбільший споживач обчислювальних ресурсів ШІ на планеті активно розробляє інструменти, щоб зменшити значущість переваги Nvidia у програмному забезпеченні.
Для AMD та ширшої екосистеми альтернативних чіпів кроки OpenAI можуть стати потенційною точкою перелому. Найбільшою перешкодою для прийняття не-Nvidia апаратного забезпечення завжди була сумісність програмного забезпечення. Якщо Triton стане справжнім крос-платформним стандартом, це видалить найбільшу заувагу, яку мають розробники ШІ, розглядаючи AMD або спеціалізовані чіпи.