Компания Qualcomm объявила о разработке новых чипов AI200 и AI250, предназначенных для дата-центров. Как сообщает Reuters, этот шаг является частью стратегии по диверсификации бизнеса и снижению зависимости от рынка мобильных процессоров, который сейчас приносит компании основной доход.
Первый из анонсированных чипов, AI200, поступит в продажу в 2026 году, а модель AI250 выйдет годом позже, в 2027-м. Компания пока не раскрыла ценовую политику для новых продуктов.
Узнать подробнее про клуб ShareAI
Выход Qualcomm на рынок полупроводников для дата-центров означает появление нового серьезного игрока в сегменте, где сейчас доминируют Nvidia и AMD. Эксперты CNBC отмечают, что это может существенно изменить расстановку сил в отрасли.
В Qualcomm подчеркивают, что новые чипы предназначены для использования уже обученных ИИ-моделей, а не для их обучения. Представители компании заявили, что разрабатываемые процессоры превзойдут конкурентов по энергоэффективности и «будут дешевле в эксплуатации», что является важным фактором для операторов дата-центров, стремящихся сократить расходы на электроэнергию.
Инвесторы позитивно отреагировали на анонс: акции Qualcomm выросли на 20%, достигнув отметки в 205,5 долларов за бумагу. Это указывает на высокие ожидания рынка от нового направления бизнеса компании.
Анализируя ситуацию, можно отметить, что Qualcomm выбрала удачный момент для входа на рынок ИИ-чипов. Спрос на специализированные процессоры для работы с искусственным интеллектом продолжает расти, а существующие поставщики не всегда справляются с удовлетворением потребностей клиентов.
Несмотря на то, что первые продукты появятся только через год, само объявление о разработке таких чипов показывает долгосрочные планы Qualcomm по укреплению своих позиций в быстрорастущем сегменте аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта.
Компания известна своими энергоэффективными мобильными процессорами Snapdragon, и теперь планирует перенести этот опыт на рынок серверных решений, где эффективность становится все более важным фактором при выборе оборудования для обработки ИИ-задач.
 
                     
                            
                         
        
