ARM

Цена Arm Holdings

ARM
₽17 324,00
-₽317,11(-1,79 %)

*Данные последний раз обновлены: 2026-04-27 12:29 (UTC+8)

На 2026-04-27 12:29 цена Arm Holdings (ARM) составляет ₽17 324,00, сумма рыночной капитализации — ₽18,78T, коэффициент P/E — 141,57, дивидентная доходность — 0,00 %. Сегодня цена акции колебалась в диапазоне от ₽17 236,78 до ₽17 955,35. Текущая цена на 0,50 % выше дневного минимума и на 3,51 % ниже дневного максимума, при торговом объеме 20,48M. За последние 52 недели торгли ARM шли в диапазоне от ₽7 533,74 до ₽17 955,35, а текущая цена находится в -3,51 % от максимума за 52 недели.

Основные показатели ARM

Вчерашнее закрытие₽15 411,72
Рыночная капитализация₽18,78T
Объем20,48M
Соотношение P/E141,57
Дивидендная доходность (TTM)0,00 %
Разводненная прибыль на акцию (TTM)0,75
Чистый доход (финансовый год)₽59,65B
Выручка (финансовый год)₽301,81B
Дата получения доходов2026-05-06
Оценка EPS0,58
Оценка доходов₽111,00B
Акции в обращении1,21B
Бета (1г)3.338

О ARM

Arm Holdings plc разрабатывает, проектирует и лицензирует продукты центральных процессоров и связанные технологии для компаний-производителей полупроводников и оригинальных производителей оборудования, которые используют их для разработки продуктов. Компания предлагает микропроцессоры, системы интеллектуальной собственности (IP), графические процессоры, физические IP и связанные системные IP, программное обеспечение, инструменты и другие сопутствующие услуги. Ее продукты используются в различных рынках, таких как автомобильная промышленность, инфраструктура вычислений, потребительские технологии и Интернет вещей. Компания работает в Соединенных Штатах, Китайской Народной Республике, Тайване, Южной Корее и на международном уровне. Компания была основана в 1990 году и имеет штаб-квартиру в Кембридже, Великобритания. Arm Holdings plc является дочерней компанией Kronos II LLC.
СекторТехнология
Вид деятельностиПолупроводники
CEORene Anthony Andrada Haas
Штаб-квартираCambridge,None,GB
Официальный сайтhttps://www.arm.com
Сотрудники (финансовый год)8,33K
Средний доход (1 год)₽36,23M
Чистый доход на сотрудника₽7,16M

Узнайте больше о Arm Holdings (ARM)

Статьи Gate Learn

Анализ акций ARM: перспективы и риски инвестирования в условиях стремительного роста сектора искусственного интеллекта

Стоимость акций ARM стабильно увеличивается после недавнего ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, однако некоторые участники рынка выражают опасения относительно возможной переоценки компании. В данном материале мы подробно анализируем инвестиционные перспективы ARM, чтобы вы могли принять информированное решение об инвестировании.

2025-09-19

Понимание акций ARM: сможет ли этот производитель чипов стать новым гигантом в эпоху искусственного интеллекта?

В статье представлен обзор акций ARM с акцентом на то, как стратегии компании в сфере искусственного интеллекта (AI) и полупроводников влияют на динамику стоимости акций. Материал также учитывает стратегию распределения капитала SoftBank и ожидания рынка, обеспечивая новым инвесторам прозрачный инвестиционный ориентир.

2025-10-15

Arm Stock: Способны ли достижения в области искусственного интеллекта поднять этого лидера рынка полупроводников на новый уровень?

Arm Holdings занимает ведущие позиции на мировом рынке полупроводников, обеспечивая стабильную прибыль за счет уникальной бизнес-модели лицензирования.

2025-11-03

Часто задаваемые вопросы о Arm Holdings (ARM)

Какова цена акции Arm Holdings (ARM) сегодня?

x
Arm Holdings (ARM) сейчас торгуется по цене ₽17 324,00, 24ч Изм. составляет -1,79 %. Диапазон торгов за 52 недели: от ₽7 533,74 до ₽17 955,35.

Какие максимальная и минимальная цены за 52 недели по Arm Holdings (ARM)?

x

Каково значение коэффициента цена/прибыль (P/E) для Arm Holdings (ARM)? Что он показывает?

x

Какова рыночная капитализация Arm Holdings (ARM)?

x

Какова самая свежая квартальная прибыль на акцию (EPS) за Arm Holdings (ARM)?

x

Стоит ли сейчас покупать или продавать Arm Holdings (ARM)?

x

Какие факторы могут повлиять на цену акции Arm Holdings (ARM)?

x

Как купить акции Arm Holdings (ARM)?

x

Предупреждение о рисках

Рынок акций связан с высоким уровнем риска и волатильностью цен. Стоимость ваших инвестиций может увеличиться или уменьшиться, и вы можете не вернуть всю вложенную сумму. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей. Перед принятием инвестиционных решений внимательно оцените свой опыт инвестирования, финансовое положение, цели инвестирования и склонность к риску, а также проведите собственное исследование. При необходимости обратитесь к независимому финансовому консультанту.

Дисклеймер

Содержимое этой страницы предоставлено исключительно в информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией, финансовым советом или торговым предложением. Gate не несет ответственности за любые потери или ущерб, возникшие в результате подобных финансовых решений. Кроме того, обратите внимание: Gate может не предоставлять полный сервис на отдельных рынках и в некоторых юрисдикциях, включая, но не ограничиваясь, Соединенными Штатами Америки, Канадой, Ираном и Кубой. Более подробную информацию о странах с ограниченным доступом смотрите в Пользовательском соглашении.

Другие торговые рынки

Последние новости Arm Holdings (ARM)

2026-04-25 02:41

Meta развернет миллионы чипов AWS Graviton для рабочих нагрузок ИИ

Сообщение Gate News, 25 апреля — 24 апреля Amazon объявила, что Meta будет использовать миллионы чипов AWS Graviton для рабочих нагрузок ИИ, что стало заметной победой для AWS на уровне клиентов в сегменте собственных ARM-процессоров. Чипы будут применяться для вывода ИИ и общего вычисления, а не для обучения модели. Сделка рассчитана на несколько лет и оценивается в миллиарды долларов: Meta планирует развернуть десятки миллионов ядер процессора Graviton5. Объявление сделано после US$10 billion шестилетнего облачного партнерства Meta с Google Cloud, начавшегося в августе 2025 года, хотя компания продолжает поддерживать отношения с AWS и Microsoft Azure. Шаг отражает более широкие изменения в отрасли, поскольку Amazon расширяет бизнес собственных ИИ-чипов. В апреле Anthropic обязалась тратить US$100 billion в течение более 10 лет на рабочие нагрузки AWS, ориентированные на кастомные чипы, побудив Amazon инвестировать дополнительно US$5 billion в стартап.

2026-04-15 06:36

Появилась на рынке разработческая плата N1 на базе Arm‑чипа для ПК NVIDIA (Arm-Based PC Chip N1), выход на рынок в ближайшее время неизбежен

Gate News сообщение, 15 апреля — разработческая плата NVIDIA N1, основанная на Arm системной-на-чипе (SoC) для ПК с Windows, совместно разрабатываемая с MediaTek с конца 2024 года, появилась на китайской платформе для торговли подержанными товарами. Плата оснащена модулями памяти SK Hynix LPDDR5X и стоит 9,999 юаня (примерно $1,370). Считается, что чипы N1/N1X являются производными от GB10, используемого в AI-рабочей станции NVIDIA DGX Spark, при этом тактовые частоты, пропускная способность памяти и число ядер адаптированы под условия ноутбуков. N1X включает 10 высокопроизводительных ядер Arm Cortex-X925, 10 энергоэффективных ядер Cortex-A725 и графические ядра Blackwell, стремясь расширить возможности игр и создания контента на Arm-ноутбуках с Windows. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг впервые упомянул чип N1 в сентябре прошлого года во время объявления с Intel, заявив, что он будет использоваться в DGX Spark и аналогичных продуктах. Ожидается, что чип официально представят на GTC 2026, который пройдет вместе с Computex Taipei с 1 по 4 июня. Как сообщается, Lenovo и Dell готовят к запуску связанные продукты.

2026-04-10 06:31

SK Telecom совместно с Arm и Rebellions разрабатывает решения для выводов ИИ в дата-центрах

Gate News сообщение, 10 апреля, SK Telecom объявила о подписании трехстороннего меморандума о взаимопонимании (MOU) с британской компанией по разработке чипов Arm и южнокорейской AI-стартап-компанией Rebellions, чтобы совместно разрабатывать решения для AI-вычислительных серверов для дата-центров. Согласно соглашению, три стороны объединят недавно выпущенный Arm AGI CPU и AI-ускорительный чип RebelCard, который, как ожидается, выйдет в этом году в третьем квартале от Rebellions, чтобы совместно разработать AI-инференс-серверы и провести тестирование и валидацию в AI-дата-центре SK Telecom. При этом Arm AGI CPU оптимизирован для сред высокоплотного вывода и крупномасштабного развертывания AI, а RebelCard предназначен специально для крупномасштабного AI-вывода.

2026-03-25 08:05

Самый безопасный посредник в индустрии чипов вступил на самый опасный путь

40 миллиардов долларов и 150 миллиардов долларов — между ними не кривая роста, а самопереворот бизнес-модели. 24 марта Arm в Сан-Франциско представила первый за 35 лет собственный дата-центрный CPU. Этот чип под названием AGI CPU оснащён 136 ядрами Neoverse V3, изготовлен по 3-нм техпроцессу TSMC, TDP 300 Вт, первым клиентом стал Meta, планируется масштабное внедрение в этом году. Также объявлены о сотрудничестве OpenAI, Cerebras, Cloudflare, SAP и SK Telecom. Генеральный директор Arm Рене Хаас на презентации озвучил целевые показатели: к 2031 году доход от чипов должен достичь 15 миллиардов долларов в год, общий доход компании — 25 миллиардов долларов, прибыль на акцию — 9 долларов. Что означают эти цифры? Общий доход Arm за FY2025 (по состоянию на март 2025 года) составляет 4,007 миллиарда долларов, согласно годовой отчетности: доход от лицензий — 1,839 миллиарда долларов, роялти — 2,168 миллиарда долларов, валовая маржа — 97%. Другими словами, компания с годовым доходом 40 миллиардов долларов должна за 5 лет достичь масштабов, сопоставимых с целым дата-центром Intel, только за счёт одного нового направления. По данным финансовой отчётности Intel за Q4 2024, доход подразделения Data Center and AI (DCAI) за год составил 12,8 миллиарда долларов. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b28ad97cef-f349f58fa5-8b7abd-ceda62) От 40 до 150 миллиардов — это рост в 3,7 раза, за которым стоит попытка Arm превратиться из чистого лицензирующего IP-компании в гибрид, продающий как дизайн, так и готовые изделия. В индустрии чипов такого раньше не было. Почему Arm идет на такой риск? Ответ скрыт в списке её клиентов. За последние три года крупнейшие клиенты Arm в дата-центрах делают одно и то же. Согласно открытым данным AWS, Amazon уже перевела более 50% своих вычислительных мощностей EC2 на собственные чипы Graviton, последний — Graviton5 — достиг 192 ядер. Google Cloud сообщила, что их чип Axion уже обслужил более 30 тысяч внутренних приложений, повысив энергоэффективность на 80%. Microsoft Cobalt 200 также основан на архитектуре Neoverse, изготовлен по 3-нм техпроцессу TSMC, 132 ядра. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-c5de4f78e1-d55712aa2b-8b7abd-ceda62) Эти облачные провайдеры используют архитектуру Arm по лицензии, но чипы проектируют, производят и внедряют сами. Arm зарабатывает на лицензиях и роялти, а не на прибыли с продаж чипов. Когда всё больше вычислительных задач перерабатывается этими собственными чипами, доход Arm от дата-центров становится всё более ограниченным. Рассмотрим структуру доходов Arm за последние четыре года — и станет яснее, как выглядит этот потолок. Согласно финансовым отчётам, за FY2022 — FY2025 общий доход компании вырос с 2,7 до 4 миллиардов долларов, среднегодовой рост — около 14%. Роялти увеличились с 1,562 до 2,168 миллиарда долларов, лицензии — с 1,141 до 1,839 миллиарда. Рост роялти замедлился до 20%, и большая часть этого роста связана с обновлением архитектуры Armv9 для мобильных устройств, а не для дата-центров. ![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bc18c9e7b5-cd622fbbbf-8b7abd-ceda62) При таком темпе роста, даже если доходы от лицензий и роялти будут расти примерно на 20% в год, к 2031 году они достигнут примерно 10 миллиардов долларов. Остальные 150 миллиардов — это деньги, которые должны появиться из нового бизнеса, которого пока нет. Вот в чём арифметика, почему Arm решила самостоятельно создавать чипы. Выбор Arm — конкурировать со своими клиентами. Компания, которая раньше продавала только архитектурные чертежи, теперь строит здания, а её покупатели уже несколько лет возводят их по этим чертежам. Это и есть истинный фон появления AGI CPU с 136 ядрами. По данным The Register, частота этого чипа — 3,2 ГГц, максимум — 3,7 ГГц, он поддерживает DDR5 с 12 каналами, пропускная способность каждого ядра — 6 ГБ/с, 96 каналов PCIe 6.0, поддержка CXL 3.0. Arm позиционирует его как «базу вычислительных мощностей эпохи агентного AI в облаке», ориентированную на задачи CPU в AI-вычислениях, такие как планирование задач и управление потоками данных, а не на конкуренцию с GPU. Темпы изменения доли рынка тоже многое объясняют. Согласно оценкам Omdia, в 2025 году доля серверов на архитектуре Arm в глобальных поставках составит около 21%, с ростом 70%. Но внутри очень крупных дата-центров эта доля уже приближается к 50%. 40-летнее доминирование x86 не рушится, а постепенно заменяется отдельными чипами. Риски самостоятельной разработки чипов Arm — не в технологиях, а в отношениях. Готовность Meta стать первым клиентом связана с тем, что у Meta пока нет таких зрелых собственных проектов, как у Amazon или Google. Но как это воспримут Amazon, Google и Microsoft? Если поставщик начинает конкурировать, неужели вы всё ещё будете передавать ему ключевую архитектуру? Ставка Arm — что рост общего пирога дата-центров опередит ухудшение отношений с клиентами. Рене Хаас уверен, что в эпоху AI потребность в CPU настолько велика, что собственные чипы и лицензирование архитектуры могут сосуществовать. Цель в 15 миллиардов долларов — это цена за этот прогноз. 35 лет продавать чертежи, впервые строить собственное здание. Чертиж ещё продаются, здания — тоже, а вот поместятся ли они на одну и ту же землю — вопрос. Нажмите, чтобы узнать о вакансиях в BlockBeats **Присоединяйтесь к официальному сообществу BlockBeats:** Телеграм-канал: https://t.me/theblockbeats Телеграм-группа: https://t.me/BlockBeats_App Твиттер: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

Горячие посты о Arm Holdings (ARM)

LittleFishFlyToTheS

LittleFishFlyToTheS

12 часов назад
英伟达份额大降,AI革命新阶段机会在哪?这是 AI 投研 100 篇系列的第九篇文章。 前几篇看了 Intel、AMD、ARM 这几家。它们过去一年股价涨幅都不小——AMD 翻倍、Intel 三倍、ARM 也站上历史高位。涨上来之后,一个朴素的问题就来了: 这些已经涨过的还能不能拿?没涨的里面还有没有机会? 要回答这个问题,绕不开一个核心词——推理。前面那些公司涨上来,分析里反复出现的就是这两个字。 那么:推理的赛道有多大?目前在什么阶段?哪些公司会如何受益?哪些已经被市场定价,哪些没有? 这是 AI 投研 100 篇系列的第九篇文章,长达1.5万字,内容丰富同时易于阅读,建议先收藏后观看。 一、赛道有多大 模型训练是「写程序」,推理是「这个程序每天被调用的过程」。GPT 训出来之后,每天有几亿人去问它问题,每一次问答都在消耗推理算力。Claude Code 跑一个任务,agent 自己跑一百轮,每一轮都是推理。 多份行业研究和媒体引用都指向同一个方向:模型进入生产环境后,推理会成为生命周期成本的大头,常见估算区间在 80-90%。也就是说,未来 AI 时代的算力账单里,10 块钱有 8 块是推理在烧。 但市场过去三年讨论的几乎全是训练,因为训练是更"性感"的故事——比谁的 H100 多、谁的参数大、谁先训出下一代模型。推理被当成训练完之后顺带的事。 这个认知偏差正在被扭转,而这,正是过去一年这一批半导体公司被重新定价的根本原因。 那推理这条赛道大,但到底有多大?具体可以从5个角度测算。 一是用户数。 ChatGPT 周活 9 亿、付费 5000 万。中国侧的对比更直接——日均 token 调用量从 2024 年初的 1000 亿涨到 2026 年的 140 万亿,1400 倍。这一项还远远没饱和。 二是使用强度。 OpenAI 的 token 处理量在 2025 年 10 月还是每分钟 60 亿,2026 年 4 月已经到 150 亿——半年翻 2.5 倍。企业版收入占比超过 40%,企业用户的使用强度是消费者的几十倍。 三是对话长度。 上下文长度从早期的几百 token,到现在DeepSeek API 文档列出的 V4 Pro / Flash 上下文长度为 1M,最大输出为 384K。文档越长,单次推理消耗的内存和算力越高。 四是模型本身越来越费算力。 OpenAI o1、DeepSeek R1、Claude thinking 这一类 reasoning 模型,回答问题之前会先在内部"思考"几千甚至几万个 token。黄仁勋曾以 DeepSeek R1 为例谈到,推理模型可能需要高得多的计算量,甚至达到百倍量级 过去你问 AI 一个问题,它直接给答案;现在你问 AI 一个难题,它先在脑子里想半分钟,再给答案。这中间的"想半分钟",就是新增的算力消耗。 五是 agent。 一个 agent 任务通常要调模型 10-100 次。OpenAI Codex 周活已经突破 400 万(截至 2026 年 4 月 22 日)——这只是一家公司的一个产品。一名 AI 产业链人士的判断是,AI 智能体的整体算力消耗可达同参数规模大语言模型的 10 倍以上。 五件事相乘,三五年内推理总需求出现数量级扩张,并不是夸张叙事,而是一个越来越接近主流的判断。 《英伟达推理份额大降,AI革命进入二阶段机会在哪?》
2
0
0
0
LittleFishFlyToTheS

LittleFishFlyToTheS

22 часов назад
《НВИДИА остается только 48% доли, где находятся возможности эпохи инференса?》 Это девятая статья серии из 100 о AI инвестициях и исследованиях, объемом 20 тысяч слов, рекомендуется сначала сохранить, мало кто сможет полностью прочитать. Ранее рассматривались Intel, AMD, ARM. Их акции за последний год выросли значительно — AMD удвоился, Intel утроился, ARM достиг исторического максимума. После роста возникает простой вопрос: можно ли еще держать эти акции? Есть ли шансы у тех, кто не вырос? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо понять один ключевой термин — инференс. В анализе этих компаний, которые выросли, два слова постоянно повторяются. Итак: насколько велик рынок инференса? На каком этапе сейчас? Какие компании выиграют? Какие уже оценены рынком, а какие еще нет? Это то, что нужно понять в первую очередь. 一、Насколько велик рынок Обучение моделей — это «написание программ», инференс — «процесс вызова этой программы ежедневно». После обучения GPT, миллиарды людей ежедневно задают ему вопросы, каждое взаимодействие расходует вычислительные ресурсы для инференса. Claude Code выполняет задачу, агент сам запускает 100 раундов, каждый — это инференс. Много отраслевых исследований и СМИ указывают в одном направлении: после внедрения модели в производственную среду, инференс станет основной частью жизненного цикла, составляя 80-90% затрат. То есть, в будущем, в эпоху AI, счета за вычислительные ресурсы будут показывать, что 8 из 10 рублей тратятся на инференс. Но за последние три года рынок обсуждал почти исключительно обучение, потому что обучение — более «завлекающая» история — кто больше H100, у кого больше параметров, кто раньше обучит следующую версию модели. Инференс воспринимается как сопутствующая послеобучающая задача. Это искаженное восприятие постепенно меняется, и именно это стало основной причиной переоценки полупроводниковых компаний за последний год. Но насколько велик рынок инференса? Можно оценить его по пяти аспектам. Первое — число пользователей. ChatGPT активен 9 миллиардов раз в неделю, платных пользователей — 50 миллионов. В Китае ситуация еще ярче — среднесуточное использование токенов выросло с 100 миллиардов в начале 2024 года до 140 триллионов в 2026 году, что в 1400 раз больше. Этот показатель еще далек от насыщения. Второе — интенсивность использования. Объем обработки токенов OpenAI в октябре 2025 года составлял 6 миллиардов в минуту, к апрелю 2026 года — 15 миллиардов, за полгода увеличившись в 2,5 раза. Доходы корпоративной версии превышают 40%, а корпоративные пользователи используют в разы больше, чем потребители. Третье — длина диалога. Длина контекста выросла с нескольких сотен токенов в ранних версиях до 1 миллиона в API DeepSeek V4 Pro / Flash, максимальный вывод — 384 тысячи. Чем длиннее диалог, тем больше памяти и вычислительных ресурсов требуется для одного инференса. Четвертое — сама модель становится все более ресурсоемкой. Модели reasoning, такие как OpenAI o1, DeepSeek R1, Claude Thinking, перед ответом сначала «думают» внутри на несколько тысяч или десятки тысяч токенов. Хуанг Жэньхун, например, приводил DeepSeek R1 как пример, отмечая, что модели инференса могут требовать значительно больше вычислений — в сотни раз. Раньше, задавая AI вопрос, получали ответ сразу; сейчас, задавая сложную задачу, AI сначала «думает» полминуты, прежде чем дать ответ. Это «полминуты размышлений» — дополнительное потребление вычислительных ресурсов. Пятое — агент. Обычно один агент вызывает модель 10-100 раз. Активность OpenAI Codex уже превысила 3 миллиона активных недель — это только один продукт одной компании. Эксперт по индустрии считает, что общее потребление ресурсов AI-агентами может превышать в 10 раз параметры крупных языковых моделей. Произведение этих пяти факторов показывает, что в течение трех-пяти лет спрос на инференс резко возрастет, и это не преувеличение, а все более вероятная тенденция. В экономике существует явление, называемое парадоксом Джевонса — повышение эффективности использования ресурса ведет к росту общего потребления, потому что он становится дешевле и его используют в большем числе сценариев. После повышения эффективности паровой машины в Великобритании резко выросло потребление угля; снижение стоимости токенов инференса вызвало взрыв вызовов AI. Это один и тот же сценарий. Согласно расчетам IEA, глобальное потребление электроэнергии дата-центрами с 2024 года увеличится с 1,5% до 945 ТВтч к 2030 году — примерно столько же, сколько вместе потребляют Германия и Франция за год. Кроме того, конкретные действия в индустрии подтверждают этот тренд: ARR Anthropic с конца 2024 года до начала 2026 года вырос в 30 раз — с 1 миллиарда до 30 миллиардов долларов за 14 месяцев. Для поддержки этого роста компания заблокировала более 11 ГВт вычислительных мощностей, заказав у Broadcom TPU на сумму 21 миллиард долларов. OpenAI уже пообещала развернуть 10 ГВт своих чипов. Цель по поставкам TPU от Google в 2026 году увеличена на 50% — до 6 миллионов штук. Капитальные расходы облачных провайдеров более показательны. Google планирует в 2026 году потратить 175-185 миллиардов долларов, почти вдвое больше, чем в 2025 году; Amazon — 200 миллиардов долларов; Meta — увеличить расходы на 65%, до 118 миллиардов долларов. Общие капитальные затраты восьми крупнейших облачных компаний в 2026 году превысят 600 миллиардов долларов, что на 40% больше по сравнению с предыдущим годом. Объединив все эти данные, можно сделать простой вывод — спрос на инференс уже превысил возможности любого поставщика аппаратного обеспечения. Это и есть основа рынка инференса: эпоха обучения — «создание бога», эпоха инференса — «этот бог вызывается миллиардами людей ежедневно, каждый агент вызывает его сотни раз, и каждый раз думает десятки тысяч токенов». Переход от первого к второму сопровождается не линейным, а геометрическим ростом потребления ресурсов. 二、Какие акции выиграют? Большой рынок не означает автоматической выгоды для всех компаний, и монопольное положение NVIDIA уже начало ослабевать! К 2026 году доля NVIDIA на мировом рынке AI инференсных чипов составляет около 48,2%, AMD — около 16,7%, ASIC — примерно 18,5% (включая Google TPU 7,8%, AWS Inferentia 5,2%, другие ASIC 5,5%), а отечественные инференсные чипы — 16,6%. NVIDIA сохраняет более 80% доли на рынке обучения, но в сегменте инференса уже занимает менее половины — 48,2%. Почему так происходит? В эпоху обучения NVIDIA конкурирует за комплексные возможности — высокопроизводительные GPU + NVLink для быстрого соединения + экосистема CUDA. Этот набор решений дает преимущество в обучении. 阅读全文:《НВИДИА остается только 48% доли, где находятся возможности эпохи инференса?》
1
0
0
0