AI čip rat 2025: Nvidia, AMD i trka za dominaciju u data centrima

Ako je 2023. bila godina kada su svi otkrili ChatGPT, onda su 2024. i 2025. godine u kojima svet shvata da je pravi rat – rat za čipove. Nije više dovoljno „samo“ napraviti veliki model. Treba ga i istrenirati, održavati i poslužiti milionima korisnika, a to znači stotine hiljada GPU-ova, tone memorije i mreže koja sve to povezuje.

U centru tog rata su:

  • Nvidia, koja i dalje drži krunu kada je reč o AI GPU-ovima,
  • AMD, koji pokušava da preskoči nekoliko stepenika odjednom,
  • Arm, koji se agresivno gura u AI data centre kroz novu saradnju sa Nvidiom,
  • i veliki cloud igrači (Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI) koji razvijaju sopstvene custom AI čipove da bi se manje oslanjali na Nvidiu.

Ovaj tekst je „mapa bojišta“: šta se dešava, zašto je važno i kako se sve to preliva na obične gejmere i male AI timove.

Ilustracija Nvidia i AMD grafičkih kartica u AI data centru

Nvidia + Arm: NVLink Fusion i nova generacija AI data centara

Najveća hardverska vest ovih dana stiže iz pravca Nvidie i Arm-a. Arm je zvanično ušao u NVLink Fusion ekosistem, što znači da njegovi Neoverse server CPU dizajni dobijaju podršku za direktno povezivanje sa Nvidia GPU-ovima, bez klasičnog PCIe uskog grla.

Praktično, to znači sledeće:

  • Arm može da ponudi svojim klijentima CPU dizajne sa ugrađenim NVLink Fusion interkonektom, koji se bukvalno „ušteka“ u Nvidia AI akceleratore.
  • GPU-ovi i CPU-ovi dele memoriju mnogo efikasnije, kao jedan veliki bazen, umesto da sve ide kroz sporiji PCIe sloj.
  • Hyperscaleri (AWS, Google, Microsoft, Meta…) mogu da grade custom Arm servere koji su skrojeni specijalno za Nvidia AI workload-ove.

Rezultat: Nvidia više ne prodaje samo „grafičke kartice“, već kompletne AI rack-ove i superčip platforme, dok Arm dobija jak adut da sledeća generacija data centara bude bazirana na Neoverse CPU-ovima.

Drugim rečima, ovo je win–win savez: Nvidia širi dominaciju, a Arm ulazi u AI data centre na velika vrata.

AMD FSR Redstone: AI upscaling kao oružje za gejmere

Dok Nvidia gradi infrastrukturu za data centre, AMD pokušava da se izbori na dva fronta odjednom: u serverima i kod kuće, na monitorima gejmera.

Najsvežija vest za obične korisnike je FSR Redstone – sledeća generacija FidelityFX Super Resolution tehnologije. AMD je potvrdio da Redstone stiže 10. decembra 2025. godine, sa početkom podrške na novoj Radeon RX 9000 seriji.

Za razliku od ranijih verzija FSR-a, Redstone ide „all-in“ na mašinsko učenje:

  • AI upscaling – slika se renderuje u nižoj rezoluciji, a zatim se uz pomoć ML modela podiže na 4K (ili više) uz daleko bolji kvalitet od klasičnog upscalinga.
  • AI frame generation – ubacuje dodatne „veštačke“ frejmove između pravih, pa FPS skače bez proporcionalnog opterećenja GPU-a.
  • Neural Radiance Caching – pametno keširanje indirektnog osvetljenja i refleksija, kako bi path tracing postao upotrebljiv i na „normalnim“ konfiguracijama.
  • Ray Regeneration – ML denoiser koji čisti šum sa ray-traced svetla pre nego što se slika upscaluje.

Prvi veliki naslov koji dobija Redstone je Call of Duty: Black Ops 7, gde Ray Regeneration već pokazuje koliko može da smanji šum u refleksijama i senkama.

Za gejmere to znači:

  • veći FPS bez brutalnog rušenja kvaliteta slike,
  • bolje ray tracing osvetljenje na AMD karticama, koje su do sada često kaskale za Nvidia RTX serijom,
  • potencijalno duži „životni vek“ GPU-a – uz dobar upscaling i frame generation, niža klasa karata može da izgura igre koje bi inače tražile high-end.

Custom AI čipovi: kada cloud kaže „napraviću svoje“

Dok Nvidia i AMD vode javnu bitku, u pozadini se dešava još jedna revolucija: cloud giganti prave sopstvene AI čipove kako bi smanjili troškove i zavisnost od Nvidie.

Nekoliko ključnih igrača:

  • Google već godinama koristi svoje TPU (Tensor Processing Unit) akceleratore, koji pokreću Gemini i gomilu Google servisa (Search, Photos, Maps).
  • Amazon AWS ima sopstvene Inferentia i Trainium čipove, optimizovane za inference i trening velikih modela uz niži trošak po tokenu.
  • Meta razvija sopstveni MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) i kupuje chip start-upove kako bi ubrzala razvoj custom silicijuma.
  • OpenAI je ušao u višegodišnje partnerstvo sa Broadcom-om sa ciljem da do 2029. godine isporuči ogromne kapacitete custom AI akceleratora namenski dizajniranih za njihove modele.

Poruka je jasna: najveće AI firme žele da:

  • kontrolišu ceo stack – od silicijuma, preko mreže, do modela,
  • optimizuju performanse i potrošnju tačno za svoje workload-ove,
  • plate manje nego kad kupuju tuđe GPU-ove uz tuđi margin.

Za Nvidiu je to ozbiljan izazov. I dalje ima dominantan softverski ekosistem (CUDA, cuDNN, TensorRT), ali sve više obrade odlazi na ASIC akceleratore koji nikada ne liče na klasične „grafičke kartice“.

Šta sve ovo znači za gejmere, developere i male timove?

Okej, sve ovo zvuči grandiozno, ali gde smo tu mi smrtnici?

Za gejmere

Dobra vest: rat između Nvidie i AMD-a uglavnom znači bolju tehnologiju za isti ili sličan novac.

  • Nvidia će nastaviti da gura DLSS i svoje frame generation rešenja.
  • AMD sa Redstone-om mora da odgovori agresivno, pa ćemo verovatno dobiti:
    • više igara sa podrškom za FSR/DLSS,
    • bolji kvalitet slike pri upscalingu,
    • realnu šansu da i mid-range kartice izgledaju „premium“ uz dobar AI pipeline.

Ako ne juriš uvek najnoviji GPU, AI upscaling ti bukvalno poklanja još nekoliko godina igranja na pristojnim podešavanjima.

Za male AI timove i indie developere

Ovde je slika malo kompleksnija:

  • Nvidia i dalje ima najudobniji razvojni ekosistem – većina ML biblioteka prvo se optimizuje za CUDA-u.
  • Istovremeno, cloud provajderi sve više guraju sopstvene čipove (TPU, Trainium, MTIA…), pa će budućnost verovatno biti multiplatformska.

Praktične posledice:

  • biće sve važnije koristiti framework-e i alate koji znaju da rade na više back-endova (GPU, TPU, ASIC),
  • male ekipe će birati platformu po ceni i dostupnosti – nekad će to biti Nvidia, nekad Trainium, nekad TPU,
  • preveliki lock-in na jednog dobavljača može da postane skupa greška.

Za investitore i širu sliku

AI čip rat je jedan od glavnih izvora priče o potencijalnom AI balonu:

  • kompanije ulažu stotine milijardi dolara u data centre, čipove i električnu energiju,
  • ako se ispostavi da je deo tog kapaciteta višak, neko će ostati sa vrlo skupom infrastrukturom i nedovoljno posla.

Sa druge strane, potražnja za AI računanjem verovatno neće nestati – samo će se prerasporediti između GPU-ova, ASIC-a i novih akceleratora. Pitanje je ko će preživeti ovu trku, a ne da li će AI nestati.

Zaključak

Godina 2025. jasno pokazuje da je pravi AI rat – rat za čipove:

  • Nvidia kroz saradnju sa Arm-om i NVLink Fusion pretvara svoje GPU-ove u stub nove generacije AI data centara.
  • AMD uz FSR Redstone pokušava da zatvori jaz u gaming segmentu i pokaže da AI nije samo stvar server soba, već i kućnih PC-jeva.
  • Cloud giganti poput Google-a, AWS-a, Meta-e i OpenAI-a razvijaju sopstvene AI čipove kako bi smanjili zavisnost, troškove i stekli potpunu kontrolu nad performansama.

Za nas, obične korisnike i male timove, to znači više opcija, bolje performanse i verovatno više konfuzije u izboru hardvera i cloud-a. Na InfoHelm Tech portalu pratićemo ovu priču kroz testove, vodiče za izbor GPU-a za AI projekte i analize kako se „AI čip rat“ preliva na realan svet – od gejminga do startapova.