Kryptomeny v piatok klesli na celom trhu, čím sa predĺžili prudké straty, ktoré ich stiahli hlboko pod nedávne maximá, pričom Bitcoin klesol pod 82 000 dolárov.

Pokles prichádza uprostred protichodných stávok na politiku Federálneho rezervného systému. Najnovšia správa o zamestnanosti v USA utlmila nádeje na zníženie sadzieb v decembri, ale tieto očakávania sa dnes opäť objavili po komentároch vysokopostaveného predstaviteľa Fedu.

John Williams, prezident Federálneho rezervného systému v New Yorku, v piatok povedal, že očakáva, že centrálna banka bude mať väčší priestor na zníženie úrokových sadzieb.

Vplyvný tvorca politík počas prejavov v Čile vysvetlil, že riziká, ktorým čelí trh práce, považuje za väčšie ako riziká súvisiace s infláciou – čím zopakoval názory zmierlivejších členov FOMC.

Williams dodal: „Menovú politiku vnímam ako stále mierne reštriktívnu, hoci menej ako pred našimi nedávnymi krokmi. Preto naďalej vidím priestor pre ďalšiu krátkodobú úpravu cieľového rozpätia úrokovej sadzby federálnych fondov, aby sa politika priblížila k neutrálnej úrovni a udržala sa rovnováha medzi našimi dvoma cieľmi.“

Podľa nástroja CME FedWatch sa pravdepodobnosť zníženia úrokovej sadzby o 25 bázických bodov na decembrovom zasadnutí vyšplhala na 75 %, čo je nárast z 39 % deň predtým a 44,4 % pred týždňom.

Vládne údaje zverejnené dnes ukázali, že index PMI pre výrobu v USA klesol v novembri na 51,9 z predchádzajúcich 52,5, čo sa blížilo k očakávaniam 52.

Medzitým index PMI v sektore služieb tento mesiac vzrástol z 54,8 na 55 bodov, čím prekonal prognózy o poklese na 54,6 bodov.

Prieskum spotrebiteľskej dôvery Michiganskej univerzity sa tiež zlepšil, pričom vzrástol z 50,3 na 51 a prekonal očakávania 50,6.

Ethereum

Čo sa týka obchodovania, Ethereum kleslo do 21:11 GMT o 3,7 % na 2 739,9 dolárov, čím sa jeho straty za týždeň zvýšili na 13,2 %.

Spoločnosť Nvidia v stredu prekonala všetky očakávania a oznámila prudký nárast ziskov vďaka svojim grafickým procesorom (GPU), ktoré vynikajú v zvládaní úloh s umelou inteligenciou. Ale aj iné triedy čipov s umelou inteligenciou začínajú naberať na obrátkach.

Každý významný poskytovateľ cloudových služieb v súčasnosti navrhuje vlastné integrované obvody pre špecifické aplikácie (ASIC), od Google TPU cez Amazon Trainium až po plány OpenAI so spoločnosťou Broadcom. Tieto čipy sú menšie, lacnejšie, ľahšie sa používajú a môžu znížiť závislosť týchto spoločností od grafických procesorov Nvidia. Daniel Newman zo skupiny Futurum pre CNBC povedal, že očakáva, že čipy ASIC „v najbližších rokoch porastú rýchlejšie ako trh s grafickými procesormi“.

Popri grafických procesoroch (GPU) a obvodoch ASIC existujú aj programovateľné hradlové polia (FPGA), ktoré je možné po výrobe prekonfigurovať na použitie ako spracovanie signálu, siete a umelá inteligencia. A existuje celá generácia čipov umelej inteligencie navrhnutých tak, aby fungovali priamo na zariadeniach, a nie prostredníctvom cloudu – segment, ktorý vedú spoločnosti ako Qualcomm a Apple.

CNBC sa rozprávala s odborníkmi a zasvätenými osobami z veľkých technologických spoločností, aby rozobrala túto preplnenú krajinu a rôzne druhy čipov s umelou inteligenciou.

GPU pre všeobecné výpočty

Grafické procesory sa kedysi používali hlavne vo videohrách, ale po tom, čo sa stali motorom modernej umelej inteligencie, sa spoločnosť Nvidia stala najhodnotnejšou verejne obchodovanou spoločnosťou na svete. Nvidia minulý rok dodala približne 6 miliónov kusov svojich grafických procesorov „Blackwell“ súčasnej generácie.

Prechod od hier k umelej inteligencii sa začal v roku 2012, keď výskumníci trénovali neurónovú sieť AlexNet pomocou grafických procesorov Nvidia – tento prielom mnohí považujú za iskru modernej revolúcie v oblasti umelej inteligencie. AlexNet súťažil v prestížnej súťaži v rozpoznávaní obrázkov a spoliehal sa na grafické procesory namiesto procesorov, čím poskytoval ohromujúcu presnosť a veľkú konkurenčnú výhodu.

Rovnaká schopnosť paralelného spracovania, ktorá umožňuje GPU vykresľovať realistickú grafiku, ich robí ideálnymi aj na trénovanie modelov hlbokého učenia, ktoré sa učia z dát a nie z explicitného programovania.

Dnes sa grafické procesory (GPU) predávajú do systémov dátových centier spárované s procesormi (CPU) na spúšťanie cloudových úloh umelej inteligencie. CPU majú niekoľko výkonných jadier pre sekvenčné úlohy, zatiaľ čo GPU majú tisíce menších jadier špecializovaných na paralelné operácie, ako je násobenie matíc.

Keďže dokážu vykonávať obrovské množstvo operácií súčasne, grafické procesory (GPU) sú ideálne na trénovanie aj inferenciu. Trénovanie učí modely umelej inteligencie nachádzať vzory v obrovských súboroch údajov; inferencia využíva tieto modely na rozhodovanie o nových informáciách.

GPU zostávajú primárnym enginom pre Nvidiu a jej najbližšieho konkurenta AMD. Softvér je medzi nimi kľúčovým rozlišovacím znakom: Nvidia sa spolieha na svoj ekosystém CUDA, zatiaľ čo AMD ponúka prevažne open-source stack.

Obe spoločnosti predávajú cloudové grafické procesory poskytovateľom ako Amazon, Microsoft, Google, Oracle a CoreWeave, ktorí potom prenajímajú výpočtový výkon vývojárom umelej inteligencie.

Napríklad dohoda spoločnosti Anthropic s Nvidiou a Microsoftom v hodnote 30 miliárd dolárov zahŕňa ekvivalent 1 gigawattu výpočtovej kapacity postavenej na hardvéri Nvidia. Spoločnosť AMD nedávno získala významné záväzky aj od spoločností OpenAI a Oracle.

Nvidia tiež predáva priamo vládam a spoločnostiam zaoberajúcim sa umelou inteligenciou – vrátane najmenej 4 miliónov GPU pre OpenAI – a zahraničným vládam, ako sú Južná Kórea, Saudská Arábia a Spojené kráľovstvo.

Spoločnosť pre CNBC uviedla, že za serverovú skriňu obsahujúcu 72 grafických procesorov Blackwell si účtuje približne 3 milióny dolárov a každý týždeň dodáva približne 1 000 takýchto skríň.

Dion Harris, vedúci riaditeľ spoločnosti Nvidia pre infraštruktúru umelej inteligencie, povedal, že si nikdy nepredstavoval, že dopyt vzrastie na takúto úroveň. „Keď sme sa pred rokmi rozprávali so spoločnosťami o systéme s ôsmimi grafickými procesormi, mysleli si, že je to prehnané.“

ASIC pre špecializovanú cloudovú umelú inteligenciu

Trénovanie založené na GPU poháňalo prvú vlnu rozsiahlych jazykových modelov, ale inferencia sa stala čoraz dôležitejšou s postupným dozrievaním modelov. Inferenciu je možné spúšťať na menej flexibilných a lacnejších čipoch vyrobených špeciálne pre určité matematické operácie – a tu prichádzajú na rad ASIC.

Ak je GPU „švajčiarsky armádny nôž“, ktorý dokáže vykonávať mnoho rôznych paralelných úloh, ASIC je jednoúčelový nástroj – extrémne rýchly a efektívny, ale po výrobe viazaný na jeden typ operácie.

„Tieto čipy už po vyleptaní do kremíka nemôžete zmeniť,“ povedal Chris Miller, autor knihy *Vojna čipov*. „Je potrebné hľadať kompromis medzi efektivitou a flexibilitou.“

Grafické procesory Nvidia sú dostatočne všestranné na to, aby splnili nespočetné množstvo potrieb umelej inteligencie, ale sú drahé (až 40 000 dolárov za kus) a ťažko dostupné. Startupy sa na ne spoliehajú čiastočne preto, že návrh vlastného ASIC obvodu môže stáť desiatky miliónov.

Cloudoví giganti však výrazne investujú do ASIC čipov, pretože sľubujú veľké úspory vo veľkom meradle.

„Tieto spoločnosti chcú mať väčšiu kontrolu nad pracovnými záťažami, ktoré vytvárajú,“ povedal Newman. „Budú však naďalej spolupracovať s Nvidiou a AMD – dopyt po výpočtovej technike je obrovský.“

Spoločnosť Google ako prvá zostrojila vlastný integrovaný obvod pre umelú inteligenciu (ASIC) a v roku 2015 uviedla na trh jednotku Tensor Processing Unit (TPU). Práce sa začali v roku 2006, ale naliehavá sa stala v roku 2013, keď si Google uvedomil, že umelá inteligencia môže zdvojnásobiť veľkosť svojho dátového centra. V roku 2017 jednotka TPU pomohla vytvoriť architektúru Transformer, ktorá je základom väčšiny modernej umelej inteligencie.

Google predstavil siedmu generáciu TPU v novembri. Anthropic bude trénovať svoj model Claude na milióne TPU. Niektorí veria, že TPU konkurujú – alebo prekonávajú – grafické procesory Nvidia.

„Veľa ľudí očakáva, že Google nakoniec sprístupní TPU širšiemu spektru,“ povedal Miller.

Spoločnosť AWS po akvizícii spoločnosti Annapurna Labs v roku 2015 nasledovala s vlastnými čipmi. V roku 2018 spustila systém Inferentia a v roku 2022 systém Trainium, pričom čoskoro sa očakáva aj Trainium3.

Amazon tvrdí, že Trainium ponúka o 30 % až 40 % lepší pomer ceny a výkonu ako alternatívy. Anthropic v súčasnosti používa na trénovanie svojich modelov pol milióna čipov Trainium2.

Pri vytváraní vlastných ASIC čipov sa poskytovatelia cloudových služieb spoliehajú na spoločnosti ako Broadcom a Marvell, ktoré poskytujú kľúčové odborné znalosti v oblasti IP a sietí. „Preto sa Broadcom stal jedným z najväčších víťazov boomu umelej inteligencie,“ povedal Miller.

Spoločnosť Broadcom pomohla navrhnúť TPU od spoločnosti Google a akcelerátory Meta 2023 a od roku 2026 bude vyvíjať vlastné čipy pre OpenAI.

Microsoft vyvinul Maia 100. Qualcomm má A1200. Intel ponúka rad Gaudi. Tesla pracuje na svojom čipe AI5. Startupy ako Cerebras a Groq presadzujú nové architektúry.

V Číne spoločnosti Huawei, ByteDance a Alibaba navrhujú vlastné ASIC napriek exportným obmedzeniam zo strany USA.

Umelá inteligencia na úrovni zariadenia s NPU a FPGA

Tretia kategória čipov umelej inteligencie je určená na spúšťanie modelov priamo na zariadeniach, a nie prostredníctvom cloudu. Tieto čipy sú zvyčajne integrované do systémov na čipe (SoC) a sú známe ako procesory edge-AI. Umožňujú funkciám umelej inteligencie bežať lokálne a efektívne, čím sa zachováva výdrž batérie a súkromie.

„Budete môcť spúšťať úlohy umelej inteligencie priamo na telefóne s extrémne nízkou latenciou,“ povedal Saif Khan, bývalý poradca Bieleho domu pre umelú inteligenciu a technológie. „A bez posielania údajov do dátového centra.“

Neurálne procesorové jednotky (NPU) sú hlavnou súčasťou tejto kategórie a vyvinuli ich spoločnosti Qualcomm, Intel, AMD a ďalšie.

Spoločnosť Apple nepoužíva termín NPU, ale do svojich čipov pre Macy série M a mobilných čipov série A vkladá „neurónový engine“.

„Tento prístup sa ukázal ako neuveriteľne efektívny,“ povedal Tim Millet, viceprezident spoločnosti Apple pre architektúru platforiem. „Je rýchly a dáva nám väčšiu kontrolu nad používateľským zážitkom.“

Čipy Snapdragon v telefónoch s Androidom, vlastné NPU od spoločnosti Samsung a procesory edge-AI od spoločností NXP a Nvidia poháňajú umelú inteligenciu v autách, robotoch, fotoaparátoch a zariadeniach inteligentnej domácnosti.

„Väčšina dnešných výdavkov sa stále vynakladá na dátové centrá,“ povedal Miller. „To sa však zmení, keď sa umelá inteligencia rozšíri do telefónov, áut, nositeľných zariadení a všetkého ostatného.“

FPGA ponúkajú ešte väčšiu flexibilitu, pretože ich možno po výrobe preprogramovať, hoci sú menej energeticky účinné ako ASIC alebo NPU.

Spoločnosť AMD sa stala najväčším výrobcom FPGA po akvizícii spoločnosti Xilinx za 49 miliárd dolárov v roku 2022. Intel sa umiestnil na druhom mieste po kúpe spoločnosti Altera za 16,7 miliardy dolárov v roku 2015.

Zrátané a podčiarknuté: Nvidia je stále ďaleko vpredu

Všetky tieto spoločnosti zaoberajúce sa čipmi s umelou inteligenciou sa spoliehajú na jedného výrobcu: TSMC na Taiwane.

Spoločnosť TSMC buduje rozsiahly výrobný závod v Arizone, kam Apple presunie časť svojej výroby. Generálny riaditeľ spoločnosti Nvidia Jensen Huang v októbri povedal, že grafické procesory Blackwell tam tiež dosiahli „plnú produkciu“.

Napriek čoraz preplnenému trhu zostáva zosadenie Nvidie mimoriadne ťažké.

„Nvidia je v tejto pozícii, pretože si ju zaslúžila,“ povedal Newman. „Strávila roky budovaním tohto vývojárskeho ekosystému – a práve on vyhral.“

Väčšina amerických akciových indexov v piatok vzrástla, keďže sa opäť objavil optimizmus ohľadom možného zníženia sadzieb Federálneho rezervného systému.

John Williams, prezident newyorského Fedu, v piatok vyhlásil, že očakáva, že centrálna banka bude mať viac priestoru na zníženie úrokových sadzieb. Vplyvný politik v Čile poznamenal, že riziká pre trh práce teraz prevažujú nad rizikami súvisiacimi s infláciou, čím zopakoval postoj zmierlivejších členov FOMC.

Williams povedal: „Menovú politiku vnímam ako stále mierne reštriktívnu, hoci menej ako pred našimi nedávnymi krokmi. Preto naďalej vidím priestor pre ďalšiu krátkodobú úpravu cieľového rozpätia úrokovej sadzby federálnych fondov, aby sa politika priblížila k neutrálnej hodnote a udržala sa rovnováha medzi našimi dvoma cieľmi.“

Počas obchodovania sa priemyselný index Dow Jones k 16:15 GMT zvýšil o 0,4 % (185 bodov) na 45 937 bodov. Širší index S&P 500 pridal 0,1 % (7 bodov) na 6 545 bodov, zatiaľ čo index Nasdaq Composite získal 0,1 % (38 bodov) na 22 040 bodov.

Ceny paládia v piatok pokračovali v poklese, pod tlakom silnejšieho amerického dolára, neistoty ohľadom dopytu a očakávaní vyššej ponuky.

Agentúra Reuters s odvolaním sa na informované zdroje informovala, že Spojené štáty súkromne tlačia na Ukrajinu, aby prijala dohodu o prímerí s Ruskom. Takýto vývoj by pravdepodobne zvýšil globálnu ponuku priemyselných kovov po zmiernení sankcií voči Rusku – jednému z najväčších svetových vývozcov paládia.

Podľa Capital.com ceny paládia od začiatku októbra vzrástli približne o 26 % na zhruba 1 500 dolárov za uncu. Tento nárast prišiel spolu s rastom na trhu s platinou a širším uvoľnením globálnych finančných podmienok.

Stávky na zníženie sadzieb v USA a skoršie oslabenie dolára tiež podporili paládium v rámci takzvaného rastu „zlato + likvidita“, ktorý v posledných týždňoch posilnil ceny drahých kovov.

Paládium sa používa takmer výlučne v katalyzátoroch pre benzínové motory, čo znamená, že akákoľvek cenová volatilita priamo ovplyvňuje štruktúru nákladov amerických výrobcov automobilov a elektroniky.

Technická analýza z Monexu naznačuje odpor medzi 1 500 a 1 520 USD za uncu, pričom sa očakáva celkový rastúci trend, ale obchodovanie bude naďalej nestabilné. Analytici zo spoločnosti CPM Group poznamenali, že nedávny rast paládia „úzko súvisí s výkonnosťou platiny“, pričom varovali, že oslabujúci sa americký trh práce a pretrvávajúca inflácia by mohli mať vplyv na dopyt.

Napriek nedávno oznámenému obchodnému prímeriu medzi USA a Čínou, komentáre amerických predstaviteľov naznačujú, že napätie zostáva zvýšené. Minister financií USA uviedol, že Čína zostáva nespoľahlivým obchodným partnerom, zatiaľ čo prezident Donald Trump zopakoval, že jeho administratíva nepovolí vývoz pokročilých čipov Nvidia do Číny ani do iných krajín.

Index amerického dolára k 14:43 GMT mierne vzrástol o 0,1 % na 100,2, pričom sa obchodoval medzi maximom 100,4 a minimom 99,9.

Decembrové futures kontrakty na paládium klesli o 14:43 GMT o 0,9 % na 1 374 dolárov za uncu.