Malakas pa rin ang demand para sa AI ngunit hindi nito napapataas ang presyo ng stock! Tumaas lamang ng 1% ang Nvidia mula ika-apat na quarter hanggang ngayon, mas nagiging maingat ang merkado.

Sa kabila ng patuloy na pagtaas ng capital expenditure sa larangan ng artificial intelligence, tila lumalamig ang performance ng stock price ng Nvidia. Ang AI chip giant na ito ay tumaas lamang ng halos 1% mula noong ika-apat na quarter, at kasalukuyang may price-earnings ratio na mga 24 na beses, na halos kapantay ng Nasdaq 100 index, na nagpapakita na muling sinusuri ng merkado ang valuation premium nito.

Ang pagbabago ng kompetisyon ang pangunahing nagtutulak ng wait-and-see na sentimyento. Noong buwang ito, binili ng CEO ng Nvidia na si Jensen Huang ang teknolohiya ng inference hardware startup na Groq sa halagang humigit-kumulang $20 bilyon at ni-recruit ang karamihan ng chip team nito. Ang hakbang na ito ay nagpapakita ng competitiveness ng ibang kumpanya sa mga partikular na larangan. Kasabay nito, pumirma ang Cerebras ng $10 bilyon na mabilisang inference chip supply agreement sa OpenAI, at nakipag-collaborate din ang Anthropic sa ilang non-Nvidia chip suppliers.

Binabago ng mga transaksyong ito ang pananaw ng merkado tungkol sa AI chip landscape. Ilang mga startup ang nagsabing, mula nang mangyari ang Groq deal, kapansin-pansin ang pagtaas ng interes ng mga potensyal na mamumuhunan. Ang SambaNova ay tumigil pa sa pagtalakay ng pagbebenta ng kumpanya sa presyong mas mababa kaysa sa huling valuation round, at sa halip ay naghahanap ng panibagong round ng funding.

Para sa mga mamumuhunan, ang sunod-sunod na senyales na ito ay nangangahulugan na: Kahit na nananatiling walang kapantay na lider ang Nvidia sa larangan ng AI chips, maaaring hindi na ganoon katibay ang monopolyo nito tulad ng dati. Ang merkado ay lumalayo mula sa “pagsusugal sa iisang higante” papunta sa “muling pagpepresyo ng competition risk”.

Ang Pamilihan ng Inference Chips ang Bagong Pokus ng Kompetisyon

Sa arena ng AI chips, parami nang parami ang mga startup at mamumuhunan na nakatuon sa “inference”—ang mahalagang yugto kung saan ginagamit ang natapos nang modelo upang magpatakbo at bumuo ng mga sagot. Ang segment na ito ay nakikita bilang breakthrough para hamunin ang dominasyon ng Nvidia.

Ngayong buwan, co-lead investor ang trading firm na Jump sa $230 milyon na funding round ng inference chip startup na Positron, at naging customer na rin nila ito. Ayon kay Alex Davies, CTO ng kumpanya:

“Halos lahat ay gumagamit ng Nvidia para sa training at inference, pero nakikita naming nagbabago ang industriya; hindi ito magtatagal. Hindi namin pinaniniwalaang iisa lang ang mananalo.”

Nagkamit ng dominasyon ang Nvidia sa large-scale parallel training computation dahil sa high-bandwidth memory chips nito. Gayunpaman, ilang startup ang sumusubok mag-eksperimento sa iba’t ibang uri ng memory architecture upang makamit ang mas mabilis na response time sa inference scenarios. Kasabay nito, habang ang AI models para sa inference ay gumagawa na ng real-time na paghusga tuwing may query, at hindi na lubusang umaasa sa pre-trained na resulta, nagiging malabo ang hangganan ng training at inference—isang pagkakataon para sa mga bagong chip architecture.

Ayon kay Sid Sheth, CEO ng Microsoft-backed AI chip company na D-Matrix, mula nang lumitaw ang DeepSeek noong nakaraang taon, kapansin-pansin ang pag-init ng interes sa mabilisang inference chips. Natapos na rin ng kumpanya ang $275 milyon na pondo noong Nobyembre.

Pinapabilis ng Tech Giants ang Sariling Chip Development

Nag-uunahan ang mga malalaking tech companies sa pag-develop ng sarili nilang AI chips upang mabawasan ang pagsandal sa Nvidia. Noong Huwebes, unang inilabas ng OpenAI ang modelo nitong pinapatakbo ng Cerebras chips; may kasunduan na rin ang Anthropic na gumamit ng Amazon Trainium at Google TPU; inilunsad ng Microsoft noong nakaraang buwan ang ikalawang henerasyon ng sariling AI chip na Maia, at nakuha ang karapatang gamitin ang chip IP ng OpenAI.

Aktibo ring nagkakaroon ng galaw ang mga startup. Noong nakaraang buwan, nakalikom ng halos $500 milyon ang inference chip company na Etched na layong hamunin ang dominasyon ng Nvidia; lumantad na rin mula sa stealth mode ang AI model startup na Simile, na tinustusan ng Index Ventures ng $100 milyon upang tulungang mahulaan ng mga negosyo ang human behavior.

Gayunpaman, kahit bumibilis ang sariling chip development ng mga higante, patuloy pa ring bumibili ang Amazon, Google, Microsoft, OpenAI, at iba pa ng napakaraming Nvidia GPU upang suportahan ang kanilang AI products at cloud services. Ipinapakita ng katotohanang ito na nananatiling matatag ang Nvidia bilang lider ng merkado, kahit pa unti-unting nagbabago ang kompetisyon.

Depensa at Market Outlook ng Nvidia

Napatunayan nang isang malakas na market leader ang Nvidia. Mayroon itong maraming linya ng produkto at nangakong magre-redesign ng kabuuang chip bawat taon. Nagbigay din ng bagong pagkakataon para sa expansion ang deal nito sa Groq. Nang tanungin kung maglalabas ba sila ng bagong chip na nakatutok sa inference dahil sa nasabing kasunduan, hindi nagbigay ng pangako si Jensen Huang at sinabing "marahil sa kung saan, maaari kaming lumikha ng kakaibang bagay."

Inaasahan ni Sheth na mag-aanunsyo ang Nvidia ng ilang mga hakbang sa flagship conference nito sa Marso upang tugunan ang pangangailangan sa mabilisang inference chips. Ayon sa ulat ng Bloomberg, sa iba’t ibang panahon, may mga startup at matagal nang kumpanya na nagdeklarang kaya nilang tapatan ang Nvidia, ngunit sa karamihan ng kaso hindi nila ito nagagawa—lalo na sa malakihan o komprehensibong kompetisyon. Subalit, nagsisimula nang lumitaw ang mga bitak sa merkado.

Ayon kay Davies:

"Kung titingnan mo ang growth rate ng industriyang ito, makikita mo ang emergence ng dedicated hardware. Ganyan palagi sa buong kasaysayan ng engineering. Nagsisimula ka sa general-purpose na bagay, pagkatapos ay mabilis itong lumalaki, at may makakakita na hindi pwedeng iisa lang ang gamitin."