CoreWeave, dostawca infrastruktury GPU, który rozpoczął działalność jako operacja wydobywcza kryptowalut, w tym tygodniu pozyskał 1,1 miliarda dolarów nowego finansowania od inwestorów, w tym Coatue, Fidelity i Altimeter Capital. Runda ta podnosi jego wycenę do 19 miliardów dolarów po transakcji i łącznie pozyskane przez niego finansowanie do 5 miliardów dolarów w dłużnych papierach wartościowych i kapitale - znacząca kwota dla firmy, która ma mniej niż 10 lat.
Lambda Labs, który również oferuje szereg instancji chmur z hostowanymi GPU, w kwietniu zabezpieczył 'specjalną rundę finansowania' do 500 milionów dolarów, kilka miesięcy po zakończeniu rundy serii C o wartości 320 milionów dolarów.
Organizacja non-profit Voltage Park, wspierana przez miliardera Jeda McCaleba, w październiku ubiegłego roku ogłosiła, że inwestuje 500 milionów dolarów w centra danych z GPU. A Together AI, host chmury GPU, który także prowadzi badania nad generatywną sztuczną inteligencją, w marcu pozyskał 106 milionów dolarów w rundzie finansowanej przez Salesforce.
Dlaczego więc tyle entuzjazmu i gotówki płynie do przestrzeni alternatywnych chmur? Odpowiedź, jak można się spodziewać, to generatywna sztuczna inteligencja. Wraz z kontynuacją boomu generatywnej SI, rośnie zapotrzebowanie na sprzęt do pracy i szkolenia modeli generatywnej SI na dużą skalę. GPU, architektonicznie, są logicznym wyborem do szkolenia, dopracowywania i uruchamiania modeli, ponieważ zawierają tysiące rdzeni, które mogą pracować równolegle.
Jednak instalacja GPU jest kosztowna. Dlatego większość programistów i organizacji zwraca się do chmury. Istniejący gracze na rynku obliczeń chmurowych - Amazon Web Services (AWS), Google Cloud i Microsoft Azure - oferują mnóstwo instancji GPU i specjalistycznego sprzętu zoptymalizowanego do pracy z generatywnymi SI. Ale dla co najmniej niektórych modeli i projektów alternatywne chmury mogą okazać się tańsze - i zapewnić lepszą dostępność.
Na CoreWeave, wynajęcie Nvidia A100 40GB - jednego z popularnych wyborów do szkolenia modeli i wnioskowania - kosztuje 2,39 USD za godzinę, co daje 1200 USD miesięcznie. Na platformie Azure, to samo GPU kosztuje 3,40 USD za godzinę, czyli 2482 USD miesięcznie; na Google Cloud to 3,67 USD za godzinę, czyli 2682 USD miesięcznie. Biorąc pod uwagę, że obciążenia pracy z generatywną SI zwykle są wykonywane na klastrach GPU, różnice w kosztach szybko rosną.
'Firmy takie jak CoreWeave uczestniczą w rynku, który określany jest jako 'GPU jako usługa', powiedział TechCrunch Sid Nag, wiceprezes ds. usług chmurowych i technologii w firmie Gartner. 'Biorąc pod uwagę wysokie zapotrzebowanie na GPU, oferują one alternatywę dla gigantów chmurowych i zapewniają inne podejście do rynku i dostępu do tych GPU.' Nag zwraca uwagę, że nawet niektóre firmy z branży Big Tech zaczęły polegać na alternatywnych dostawcach chmur, gdy napotykają wyzwania związane z mocą obliczeniową. Microsoft podpisał wielomiliardową umowę z CoreWeave w czerwcu zeszłego roku, aby pomóc dostarczyć wystarczającą moc obliczeniową do szkolenia modeli generatywnej SI OpenAI. 'Nvidia, dostawca większości chipów CoreWeave, uważa to za pożądany trend, być może z powodów strategicznych; podobno dał niektórym alternatywnym dostawcom chmur dostęp preferencyjny do swoich GPU,' raportuje TechCrunch.
ELI5: Firmy, które dostarczają sprzęt do pracy ze sztuczną inteligencją, taką jak generatywna SI, otrzymują dużo pieniędzy od inwestorów. Dzieje się tak, ponieważ coraz większe firmy i programiści potrzebują dużo sprzętu, aby rozwijać te technologie. GPU są ważne do szkolenia modeli SI, ale są kosztowne, dlatego wiele firm korzysta z alternatywnych usług chmurowych, które oferują sprzęt dostosowany do takich zadań. Firmy takie jak CoreWeave oferują GPU za niższą cenę niż duże platformy chmurowe takie jak AWS, co sprawia, że są bardziej dostępne dla różnych projektów.
Źródła: