AMD Lakukan Akuisisi Strategis Kejar Ketertinggalan dari Nvidia

Strategi yang diadopsi AMD adalah serangkaian akuisisi strategis, bertujuan memperkuat kemampuannya di pasar yang didominasi oleh Nvidia dan teknologi Blackwell-nya. Apakah langkah ini cukup untuk menyaingi dominasi Nvidia? 

Mari kita bahas lebih lanjut.

AMD secara agresif mengakuisisi talenta dan teknologi untuk mempersempit kesenjangan performa antara GPU Instinct miliknya dan akselerator Blackwell dari Nvidia. Akuisisi ini meliputi Brium, Silo AI, Nod.ai, dan tim teknik dari Untether AI. Masing-masing akuisisi ini diarahkan untuk meningkatkan kemampuan perangkat lunak AI AMD, optimasi inferensi, dan kemampuan desain chip.

Tujuannya jelas: mempersempit kesenjangan kinerja dan ekosistem antara GPU Instinct AMD dan lini Blackwell Nvidia. Seperti yang diungkapkan AMD sendiri, akuisisi Brium merupakan langkah kunci untuk meningkatkan kemampuan perangkat lunak AI mereka. 

“Brium membawa kemampuan perangkat lunak canggih yang memperkuat kemampuan kami untuk memberikan solusi AI yang sangat dioptimalkan di seluruh stack,” kata perusahaan tersebut.

Keunggulan Brium terletak pada teknologi compiler dan optimasi inferensi AI end-to-end. Hal ini sangat penting untuk mencapai kinerja out-of-the-box yang lebih baik dan membuat stack perangkat lunak AMD kurang bergantung pada konfigurasi perangkat keras tertentu. Namun, hal ini juga menunjukkan bahwa AMD masih mengejar ketinggalan dalam ekosistem perangkat lunak AI, bukan memimpinnya. 

Integrasi Brium akan memengaruhi beberapa proyek yang sedang berjalan, termasuk OpenAI Triton dan SHARK/IREE, yang dianggap penting untuk meningkatkan kemampuan inferensi dan pelatihan AMD. Penggunaan format presisi seperti MX FP4 dan FP6 menunjukkan strategi untuk memeras kinerja yang lebih tinggi dari perangkat keras yang ada.

Namun, industri ini telah melihat langkah serupa dari Nvidia, yang terus memimpin dalam hal daya pemrosesan mentah dan kematangan perangkat lunak.

Langkah penting lainnya adalah penyerapan seluruh tim teknik dari Untether AI, startup Kanada yang dikenal dengan prosesor inferensi hemat energi. AMD tidak mengakuisisi perusahaan, hanya talenta, sehingga produk Untether tidak lagi didukung. 

“AMD telah melakukan perjanjian strategis untuk mengakuisisi tim insinyur perangkat keras dan perangkat lunak AI yang berbakat dari Untether AI,” konfirmasi perusahaan tersebut, menyoroti fokus pada pengembangan compiler dan kernel serta desain SoC. Hal ini menandakan dorongan kuat ke dalam teknologi khusus inferensi, yang semakin penting karena pendapatan GPU berbasis pelatihan menghadapi potensi penurunan. 

“Akuisisi grup teknik Untether oleh AMD adalah bukti bahwa vendor GPU tahu pelatihan model sudah berakhir, dan penurunan pendapatan GPU sudah dekat,” kata Justin Kinsey, presiden SBT Industries. 

Meskipun hal itu mungkin berlebihan, hal itu mencerminkan sentimen yang berkembang di industri: efisiensi energi dan kinerja inferensi adalah perbatasan berikutnya, bukan hanya membangun sistem tercepat untuk melatih model besar.

Terlepas dari optimisme dan komitmen AMD terhadap “platform perangkat lunak AI yang terbuka dan skalabel,” pertanyaan tetap ada tentang kemampuannya untuk menyamai integrasi ketat Nvidia antara perangkat keras dan perangkat lunak berbasis CUDA. 

Pada akhirnya, meskipun AMD mengambil langkah-langkah terukur untuk menutup kesenjangan, Nvidia masih memegang keunggulan yang cukup besar dalam efisiensi perangkat keras dan ekosistem perangkat lunak. Akuisisi ini mungkin membuat AMD lebih dekat, tetapi untuk saat ini, Blackwell Nvidia tetap menjadi tolok ukur untuk apa yang secara luas dianggap sebagai GPU terbaik untuk beban kerja AI. 

 Meskipun AMD menunjukkan kemajuan signifikan dengan akuisisi-akuisisi ini, jalan menuju kesetaraan dengan Nvidia masih panjang. Pertarungan di pasar AI ini masih jauh dari selesai, dan kita perlu menunggu dan melihat bagaimana strategi AMD ini akan berdampak pada lanskap pasar jangka panjang. Strategi open source yang diadopsi AMD juga menarik untuk diamati, apakah hal ini dapat menjadi pembeda utama dalam persaingan dengan ekosistem CUDA yang mapan milik Nvidia.