21 августа 2023 г.

Обнародованные недавно Lenovo, крупнейшим на сегодня поставщиком персональных компьютеров в мире, данные о финансовом состоянии за II кв. текущего года не порадовали инвесторов. Вместе с тем, компания смотрит в будущее вполне оптимистично, вознамерившись вложить 1 млрд долл. США в технологии искусственного интеллекта — и в частности в те, что допускают реализацию на «железе» уровня ПК, а не сверхмощного сервера. Возможно, таким и в самом деле окажется магистральное направление развития всего сегмента персональных систем?

Проседание на спаде

За II кв. 2023 г. Lenovo выручила 12,9 млрд долл. США, — значительно меньше, чем ожидавшиеся рынком 13,8 млрд долл. (причём это не какая-то отдельная оптимистичная оценка, а усреднённое предсказание по прогнозам семи аналитических центров, приведённое Refinitiv). Ранее, в марте, закончился очередной финансовый год компании, впервые с 2019-го ознаменовавшийся снижением годовой выручки — сразу на 14%. За период же с апреля по июнь текущего года Lenovo получила на 24% средств в долларах меньше, — в моменте после опубликования этой новости её акции на бирже Гонконга рухнули на 6% (правда, к концу торговой сессии отыграли падение до 2,9%).

Причины наблюдаемого спада доходов производителей ПК — далеко не одной только Lenovo — вполне очевидны: этот сегмент ИТ-рынка уже не первый год переживает затяжное сокращение, причём явных признаков грядущего отскока пока не наблюдается. Во II кв. свидетельствует Canalys, мировые поставки ПК сократились год к году на 12%. Да, это несколько лучше, чем —30% кварталом ранее, но замедление темпов спала свидетельствует в данном случае не столько об оживлении продаж, сколько о снижении производства новых компьютеров.

Склады в торговом канале (в глобальном масштабе) по-прежнему переполнены, тогда как спрос продолжает оставаться вялым. Даже то обстоятельство, что приобрести практически любой компьютер одного из глобальных брендов по параллельному импорту в России большого труда не составляет, свидетельствует о готовности партнёров мировых вендоров ПК реализовывать сколь угодно малые партии этих устройств по сколь угодно сложным схемам — лишь бы хоть как-то на этом заработать.

Интересно, что направление инфраструктурных решений Lenovo продемонстрировало за прошедший квартал неожиданный для аналитиков спад выручки на 8%, — прежде всего вследствие нехватки ИИ-чипов (в роли которых на серверном направлении выступают высокопроизводительные видеокарты AMD и Nvidia). Компания, официально зарегистрированная в Гонконге, с очевидностью должна испытывать на себе всю тяжесть воздействия американских рестрикций в плане поставок чувствительного ИТ-оборудования, к которому относятся и серверные графические ускорители.

Робот нам поможет

Тем не менее, официальный представитель вендора заявил, что в ближайшие три года Lenovo намеревается инвестировать (дополнительно к прежним планам) 1 млрд долл. в ускорение развития ИИ-направлений своей деятельности. А именно — в ИИ-устройства, ИИ-инфраструктуру и ИИ-решения. В частности, это подразумевает разработку компьютеров, не просто готовых к исполнению задач с привлечением возможностей искусственного интеллекта, но оптимизированных для их решения. Речь идёт о встроенных средствах генеративного ИИ для создания контента — то есть о предложении конечным пользователям исполнять на локальных ПК те ИИ-задачи, которые сегодня по большей части решаются в облаках. Использован даже термин «ИИ-ПК» (AI-PC), чтобы подчеркнуть эту грядущую респециализацию давно привычной платформы.

Здесь следует пояснить, по какой причине выпускаемые сегодня ПК в массе своей не годятся для локального исполнения ИИ-задач. Генеративный ИИ представляет собой реализованную в компьютерной памяти нейросеть, оперирующую десятками и сотнями миллиардов параметров одновременно. К примеру, модель GPT3, на одной из разновидностей которой оперировал бот ChatGPT, завоевавший оглушительную популярность в конце прошлого года, содержит 175 млрд параметров и требует более 700 Гбайт оперативной памяти (видеопамяти, поскольку исполняется она на существенно многоядерных графических адаптерах). Никакая рабочая станция или игровой ПК столь монструозную инсталляцию не потянет.

Конечно, всегда есть возможность исполнять модель по частям, подгружая её фрагменты в память с накопителя, — но обмен между двумя этими подсистемами в рамках архитектуры х86 чрезмерно медлителен, чтобы получать ответы локального чат-бота за сколько-нибудь разумное время. Существуют более простые генеративные языковые модели — Alpaca, например, в максимуме оперирует 30 млрд параметров и помещается в 32-Гбайт оперативную память рядового ПК, — но и качество поддерживаемого ею диалога далеко от того, что обеспечивает ChatGPT. Куда лучше обстоят дела с генеративными моделями для создания картинок (и даже видео) по текстовым описаниям: они неплохо работают и на ПК с видеокартами, оснащёнными 4 или более Гбайт видеопамяти, и даже на компьютерах вовсе без дискретной графики (правда, ощутимо медленнее).

Ещё интереснее ситуация с новейшими компьютерами Apple — теми, что построены на процессорах собственной разработки компании, а не на чипах Intel. Архитектура Apple Silicon на базе ARM позволяет процессору адресовать оперативную память как видеопамять (обеспечивая прямой канал коммуникации с ней для встроенного ГП), что даёт возможность исполнять на макбуках многие генеративные ИИ-модели — тогда как для х86-ноутбуков сопоставимых характеристик (без дискретной графики с огромными объёмами видеопамяти) эта задача практически неподъёмна.

Так что, вполне вероятно, в ближайшие три года на мировом рынке массово начнут появляться, условно говоря, ИИ-ПК, — либо укомплектованные дискретной графикой с 16 Гбайт видеоОЗУ и более, либо построенные на платформе ARM, исходно оптимизированной для запуска генеративных моделей. Учитывая непрекращающиеся производственные проблемы Intel и давление американского Минторга на изготовителей мощной дискретной графики, второй вариант представляется даже более реалистичным.

А значит, уже в среднесрочной перспективе как минимум китайские вендоры (плюс те, в частности, российские, кто сотрудничает с ними по поставкам комплектующих) смогут предложить рынку специализированные персональные компьютеры для решения довольно широкого класса локальных ИИ-задач — и есть все шансы считать, что такие системы окажутся востребованы значительно шире, чем нынешние геймерские ПК и «тяжёлые» графические рабочие станции. Просто потому, что областей применения у локального искусственного интеллекта — как развлекательных, так и вполне деловых — уже немало, и год от года их будет появляться всё больше.


Источник: Максим Белоус, IT Channel News