Nvidia nie daje złudzeń. Oto przyszłość wykorzystania kart graficznych

Nowa era podejścia do GPU w AI

Nvidia, podpisując wartą 20 miliardów dolarów umowę licencyjną z Groq, jasno pokazała, że przyszłość nie będzie należeć do jednego, uniwersalnego układu graficznego obejmującego wszystkie operacje. W centrum zmian stoi rosnąca dominacja inferencji nad treningiem. Inferencja to etap, w którym model nie uczy się nowych rzeczy, ale wykonuje obliczenia na żywo, odpowiada na pytania, analizuje dane lub prowadzi dialog.

I to właśnie etap wykonywania obliczeń stał się głównym źródłem przychodów centrów danych i największym wyzwaniem technologicznym. Wraz z tym przesunięciem zmieniły się priorytety – liczy się nie tylko dokładność, ale przede wszystkim opóźnienia, przepustowość pamięci i zdolność agentów do utrzymywania kontekstu i historii (tzw. "stan").

Według Gavina Bakera, inwestora Groqa, kluczowym trendem jest rozdzielenie inferencji na dwa etapy: wstępne wypełnianie (prefill) i dekodowanie (decode). Prefill to moment, w którym model wczytuje cały kontekst – na przykład dokument, historię rozmowy lub duży zbiór danych – i buduje ogólne zrozumienie sytuacji. Decode to z kolei etap, w którym model generuje odpowiedź token po tokenie, wykorzystując to, co wcześniej zrozumiał. Prefill jest więc etapem "przygotowania", a decode etapem "mówienia".

Prefill wymaga ogromnej mocy obliczeniowej do przetwarzania wielkich kontekstów – i tu nadal królują układy Nvidii. Decode to natomiast generowanie tokenów w czasie rzeczywistym, gdzie liczy się błyskawiczny dostęp do danych. Właśnie w tej drugiej kategorii Groq, dzięki architekturze opartej na SRAM, stał się realnym zagrożeniem dla GPU, zmuszając Nvidię do integracji jego technologii.

SRAM, choć drogi i zajmujący dużo miejsca, oferuje nieporównywalnie niższy koszt energetyczny przesyłania danych i ekstremalnie niskie opóźnienia. To czyni go idealnym dla małych, szybkich modeli – segmentu, który eksplodował dzięki destylacji i rosnącej popularności agentów działających lokalnie, na urządzeniach brzegowych. Groq celuje właśnie w ten rynek, dotąd słabo obsługiwany przez GPU.

Drugim frontem walki jest przenośność zestawu technologicznego AI. Anthropic pokazał, że modele mogą działać zarówno na GPU, jak i na TPU, co osłabia historyczną przewagę Nvidii wynikającą z ekosystemu CUDA. W odpowiedzi Nvidia stara się wchłonąć technologie, które pozwolą jej utrzymać dominację w najbardziej wymagających zastosowaniach – zwłaszcza tam, gdzie liczy się szybkość generowania i obsługa agentów.

Równolegle trwa wyścig o "stanowość" agentów. Meta, przejmując Manus, podkreśliła wagę KV Cache – pamięci krótkotrwałej, bez której agent traci ciągłość myślenia. Wysoka jakość tej pamięci staje się kluczowa, bo w produkcyjnych zastosowaniach stosunek tokenów wejściowych do wyjściowych może wynosić nawet 100:1. Nvidia, łącząc własne rozwiązania z technologią Groq, buduje wielowarstwowy system pamięci, który ma sprostać tym wymaganiom.

Wreszcie, cała ta rewolucja prowadzi do jednego wniosku: strategia GPU przestaje być decyzją zakupową, a staje się decyzją o trasowaniu obciążeń. W 2026 roku przewagę zdobędą ci, którzy potrafią jasno oznaczać zadania. Czy są bardziej angażujące procedury typu prefill czy może decode. Czy wymagają krótkiego czy dłuższego kontekstu, czy operacje są bardziej interaktywne (wymiana informacji z człowiekiem) czy masowe, itp. A następnym krokiem będzie kierowanie je do odpowiednich kategorii. Zwycięzcy nie będą pytać, jaki chip kupili, lecz gdzie przebiegł każdy token i dlaczego.