Стратегия Cerebras, призванная бросить вызов Nvidia в сфере аппаратного обеспечения искусственного интеллекта
Директор по маркетингу продукции поставщика искусственного интеллекта говорит, что компания сначала сосредоточилась на больших чипах, а затем переключила внимание на наращивание логического вывода.
- <ли>ли> <ли>ли>
Автор
- Эстер Шитту, корреспондент новостей
- Шон Сатнер, старший директор новостей
Опубликовано:12 августа 2025 г.
В то время как Nvidia доминирует на рынке чипов искусственного интеллекта, Cerebras Systems стремится стать отличительной чертой.
Компания, основанная в 2015 году, начала свою деятельность с идеи создания крупнейшего в мире компьютерного чипа.
Эта миссия побудила производителя создать в 2019 году чип размером с обеденную тарелку, рассказал Джеймс Ванг, директор по маркетингу продуктов Cerebras, в последнем подкасте Targeting AI от Informa TechTarget.
Если вы собираетесь внести небольшие изменения, Nvidia вас догонит и победит. Джеймс Ван Директор по маркетингу продукции Cerebras«Ничего подобного раньше никогда не делалось», — сказал Ван. Он добавил, что тогда он следил за разработкой в качестве технологического аналитика и что, хотя такие поставщики, как Graphcore или SambaNova, пытались конкурировать с Nvidia с меньшими чипами, только Cerebras добилась больших успехов.
«Я думал, что это, пожалуй, единственный шанс бросить вызов Nvidia», — сказал Ван. «Если вы собираетесь внести небольшие изменения, Nvidia вас догонит и обгонит».
С тех пор подход Cerebras к чипам искусственного интеллекта изменился. Вместо того, чтобы пытаться обучать чипы, теперь он занимается логическим выводом ИИ.
В августе 2024 года поставщик ИИ запустил Cerebras Inference, продукт для вывода ИИ, который доставляет 1800 токенов в секунду для Llama 3.1 8B и 450 токенов в секунду для Llama 3.1 70B.
По словам Ванга, поставщик добился значительного роста с момента запуска Cerebras Inference.
«Количество входящего интереса, количество компаний, которые могут использовать наши продукты, количество стартапов, основанных на Cerebras, только что резко возросли», — сказал он.
Он продолжил, сказав, что поставщику необходимо большое преимущество, чтобы конкурировать с таким технологическим гигантом, как Nvidia; в противном случае он потеряет свое лидерство за одно поколение.
5 августа компания Cerebras Systems объявила, что она будет использоваться в открытой модели OpenAI gpt-oss-120B.
Эстер Шитту — автор новостей Informa TechTarget и ведущая подкастов, посвященная программному обеспечению и системам искусственного интеллекта. Шон Сатнер — старший директор по новостям группы управления информацией Informa TechTarget, отвечающий за освещение технологий искусственного интеллекта, аналитики и управления данными, а также крупных технологий и федерального регулирования. Он опытный журналист с более чем 30-летним опытом работы в новостях. Вместе они ведут подкаст Informa TechTarget’s Targeting AI.
Узнайте больше о технологиях искусственного интеллекта
- <ли>
10 крупнейших компаний-производителей оборудования и чипов для искусственного интеллекта в 2026 году
Автор:Келли Ричардсон
<ли>Nvidia делает ставку на Intel:что это значит для ИТ-руководителей
Автор:Шон Кернер
<ли>FuriosaAI будет способствовать развитию LG Exaone LLM:Является ли это вызовом для Nvidia?
Автор:Шейн Снайдер
<ли>Cerebras запускает модель Alibaba и формирует ключевые партнерства в области искусственного интеллекта
Автор:Эстер Шитту
Интернет вещей
- Окупаемость инвестиций с периферии:у каждой отрасли своя история
- От децентрализации к централизации - назад к децентрализованному будущему
- Мониторинг Интернета вещей
- Как мониторинг изнашиваемых деталей на основе условий увеличивает доход
- Технология Интернета вещей:платформа для инноваций, но не рынок
- Нефть и газ:модернизация сегментов добычи, транспортировки и переработки с помощью IIoT
- Устройства с низким энергопотреблением могут слушать с помощью кремниевой улитки
- Краткое руководство по выбору обходного конденсатора ВЧ MMIC
- Может ли производство стать беспроводным в мире 5G / Wi-Fi 6?
- Обсуждение функционирования и приложений IoT при чтении уровней жидкости