Здається, ми наближаємося до моменту, коли традиційний графічний інтерфейс (GUI) в електронній комерції починає поступатися місцем чомусь більш природному, але технічно значно складнішому. Йдеться про розмовну комерцію, або Conversational Commerce, яка у 2025 році перестала бути просто маркетинговою «фішкою» і перетворилася на серйозний інженерний виклик. 

Якщо раніше шлях користувача був лінійною послідовністю кліків по каталогах, фільтрах та формах, то сьогодні він трансформується у неструктурований потік запитів природною мовою. Для бізнесу це інструмент підвищення конверсії та персоналізації, але для ІТ-фахівців це означає фундаментальну зміну архітектури взаємодії систем, де звичні патерни проєктування інтерфейсів більше не працюють.

Варто зазирнути «під капот» цього процесу, щоб зрозуміти масштаб змін. Розмовна комерція - це не просто чат-бот, прикручений до сайту через віджет. Це зміна парадигми, де Frontend фактично перетворюється на діалог, а Backend - на складну систему оркестрації в реальному часі. Коли користувач пише запит на кшталт «Хочу замовити піцу як завжди» або «Потрібен телевізор для PS5 до 20 тисяч гривень», система має виконати миттєвий і складний ланцюжок дій, який раніше виконував сам користувач вручну. Спочатку модуль NLU (Natural Language Understanding) повинен розібрати інтент та витягти сутності з неструктурованого тексту. Далі вмикається механізм Context Awareness, який звертається до CRM, щоб згадати історію попередніх замовлень та вподобання клієнта. Лише після цього система робить запит до ERP або PIM-системи для перевірки наявності товару та актуальної ціни, і фіналізує процес ініціацією транзакції через API платіжного шлюзу безпосередньо у вікні чату. Вся ця магія має відбуватися в «одному вікні» - будь то WhatsApp, Messenger чи власний застосунок - без жодних редіректів чи перемикань контексту.

Головною вимогою до такої архітектури стає швидкість реакції, що висуває безпрецедентні вимоги до інфраструктури. У звичайному веб-інтерфейсі користувач готовий чекати завантаження сторінки секунду-дві, але в розмові пауза в 3-5 секунд сприймається як «система зависла» або ігнорування співрозмовника. Тому питання латентності (latency) стає критичним. На відміну від класичних запитів до бази даних, інференс AI-моделей вимагає значних обчислювальних потужностей. Георозподілені ресурси, оптимізовані API-шлюзи та використання спеціалізованого обладнання стають необхідністю. Хмарні провайдери у цьому контексті виступають вже не просто хостингом, а гарантом того, що пікове навантаження на AI-моделі не покладе основні бізнес-процеси, а час від запиту до відповіді буде вимірюватися мілісекундами.

Окремим шаром складності лежить безпека та відповідність стандартам (Compliance). Оскільки діалог у розмовній комерції неминуче містить персональні дані, адреси доставки та платіжні реквізити, питання відповідності GDPR та PCI DSS виходять на перший план. Інженерам доводиться вирішувати нетривіальну задачу: як забезпечити персоналізацію відповідей моделі, не «згодовуючи» їй чутливі дані, які можуть стати джерелом витоку. Шифрування даних у стані спокою та під час передачі, а також чітке розмежування контурів обробки даних стають обов'язковими елементами архітектури.

Крім того, ІТ-команди стикаються з проблемою «галюцинацій» та недетермінованості великих мовних моделей. Головний біль інженерів, що впроваджують LLM в e-commerce - це ризик того, що чат-бот вигадає неіснуючу знижку, переплутає характеристики товару або пообіцяє доставку туди, куди логістика не дістає. Тому у 2025 році фокус розробки зміщується з самого впровадження АІ на побудову надійних «запобіжників» (guardrails) — проміжних шарів програмного забезпечення, які верифікують відповідь моделі на фактологічну точність та відповідність бізнес-правилам перед тим, як віддати її клієнту.

Розмовна комерція є логічною еволюцією API-економіки та хмарних технологій. Для бізнесу це означає продажі 24/7 без участі людей, а для ІТ-департаментів - нові виклики з безшовної інтеграції CRM, платіжних систем та AI-моделей в єдиний контур. Виграє у цій гонці той, хто зможе забезпечити цьому «діалогу» надійний бекенд: швидкий, безпечний, масштабований і, що найважливіше, контрольований.

За підсумками минулого року ринок АІ-чипів оцінювався у 71 млрд дол. за даними Statista, а до початку 2026 року може збільшитися на 30%. Для цього є всі умови: попит на рішення Nvidia продовжує зростати, і компанія зберігає лідерство в галузі, попри посилення конкуренції. 

На тлі зростаючого інтересу до штучного інтелекту в цілому (і тренду на АІ-агентів зокрема) ця тенденція лише посилиться, стимулюючи подальші інновації та конкуренцію серед виробників. 

Чому з’явилися спеціалізовані чипи для АІД

райвером ринку стало лавиноподібне зростання завдань штучного інтелекту, для яких потрібні масштабні паралельні обчислення. Традиційні процесорні й графічні чипи перестали справлятися з цим навантаженням, включно з тими, що були розроблені спеціально для рендерингу графіки. Так з’явилася нова вільна ніша: АІ-чипи і від них багато в чому залежить майбутнє АІ. Як стверджує професор Іллінойського університету Нареш Шанбхаг (Naresh Shanbhag), «оскільки передові технології продовжують розвиватися і змінюватися, то й апаратне забезпечення повинно змінюватися і слідувати за ними».

Цей попит підтверджується і недавніми новинами. Так, компанія ASML, ключовий постачальник обладнання для виробництва чипів, повідомила про зростання квартальних продажів у річному вимірі на 24,2% у другому кварталі 2025 року, що є прямим наслідком величезного попиту на чипи для АІ. Крім того, Meta Platforms Inc. нещодавно оголосила про інвестиції в «сотні мільярдів доларів» у будівництво нових мультигігаватних центрів обробки даних, повністю орієнтованих на розвиток штучного інтелекту. Це демонструє не лише поточний, а й майбутній колосальний попит на спеціалізовані АІ-чипи.

Що таке АІ-чипиА

І-чипи – це не просто одна категорія, а цілий спектр спеціалізованих процесорів (як-от NPU, ASIC та FPGA), які значно відрізняються від універсальних CPU (центральних процесорів) та навіть від GPU (графічних процесорів), що були адаптовані для завдань штучного інтелекту. Якщо CPU – це "мозок" комп'ютера, який чудово справляється з послідовними операціями та загальними завданнями, то GPU, з тисячами своїх ядер, відмінно підходить для паралельних обчислень, що лежать в основі графіки та машинного навчання.

Натомість, справжні АІ-чипи розроблені з нуля або глибоко оптимізовані саме для специфічних операцій штучного інтелекту. Вони забезпечують безпрецедентну швидкість та енергоефективність у своїх цільових АІ-завданнях, будь то розпізнавання мови чи обробка зображень. Це дозволяє їм перевершувати CPU та навіть GPU у конкретних сценаріях, що робить їх ключовим елементом сучасної АІ-інфраструктури.
Які бувають АІ-чипи та чим вони відрізняються
Виділяють кілька типів чипів з підтримкою штучного інтелекту, які відрізняються конструктивно або сферою застосування. Розгляньмо, чим відрізняються GPU, NPU, FPGA та ASIC для АІ, і для яких сценаріїв найкраще підходить кожен тип.

GPU (графічні процесори або ж графічні прискорювачі) — це мікрочипи, початково створені для ефективної обробки комп’ютерної графіки, наприклад, відеоігор або рендерингу. Пізніше їх стали використовувати для навчання АІ-моделей. Вони мають високу швидкість АІ-обчислень, середню гнучкість і середню енергоефективність, використовуються для навчання LLM, генеративного АІ та візуалізації.

FPGA (програмовані користувачем вентильні матриці) — це мікропроцесори з «гіперспеціалізацією», тобто підтримують перепрограмування під конкретне завдання. Такі чипи адаптують під конкретні застосунки, наприклад, пов’язані з обробкою відео, щоб отримати максимум віддачі. Вони відзначаються дуже високою гнучкістю, середньо-високою швидкістю АІ-обчислень та високою енергоефективністю за умови правильного налаштування, ідеально підходять для відеоаналітики, edge-комп’ютингу та 5G.

ASIC (інтегральні схеми спеціального призначення) — це мікропроцесори, які найкраще проявили себе в АІ-застосунках, але при цьому їх не можна перепрограмувати, як FPGA. Типовий приклад ASIC — тензорний процесор Google, він же TPU (Tensor Processing Unit). Вони мають низьку гнучкість, дуже високу швидкість АІ-обчислень та дуже високу енергоефективність, і є високопродуктивними АІ-чипами «під ключ». Прикладом є Google TPU та Amazon Inferentia.

NPU (нейронні процесори) — це чипи, створені для глибокого навчання і роботи з нейронними мережами. Вони виконують складні завдання швидше, ніж інші типи чипів, включно з розпізнаванням зображень, редагуванням відео або обробкою природної мови. NPU мають середню гнучкість, є оптимізованими під нейромережі та глибоке навчання, забезпечують максимальну швидкість у нейромережевих завданнях та дуже високу енергоефективність, використовуються для обробки відео, NLP та у смартфонах.

Які основні особливості АІ-чипівЄ

кілька властивостей, які виділяють АІ-чипи на тлі традиційних процесорів, включно з тими, що спочатку адаптовані під високі навантаження.

Швидкість обчислень: Чипи зі штучним інтелектом використовують паралельні обчислення, тобто обробляють дані паралельно, розбиваючи великі завдання на тисячі й мільйони маленьких. Традиційні процесори виконують таке ж об’ємне завдання повільніше, використовуючи послідовні обчислення.

Точність: АІ-чипи перевершують традиційні мікропроцесори не тільки у швидкості, але й у точності — тобто роблять менше помилок. Це дозволяє використовувати їх в обчисленнях з високою ціною помилки: медичних, фінансових, пов’язаних з управлінням автономного транспорту.

Адаптивність: АІ-чипи можна налаштувати таким чином, щоб вони найкращим чином виконували одне пріоритетне завдання. Наприклад, забезпечували навчання нової моделі або аналіз великих обсягів даних.

Енергоефективність: Сучасні АІ-чипи споживають менше енергії, а значить, більш економічні — завдяки оптимізованій архітектурі, що дозволяє ефективно використовувати енергію при високих навантаженнях. І це не тільки економічний ефект: дата-центри, орієнтовані на АІ-навантаження, залишають менший вуглецевий слід.

Через те, що різні мікропроцесори відрізняються продуктивністю та іншими параметрами, не можна однозначно відповісти на питання про те, скільки коштують АІ-чипи. В середньому ціна на топові рішення від Nvidia на кшталт H100 варіюється від 30 000 до 40 000 доларів, на споживчі, як GeForce RTX 4090 та 5090 — до 2000 доларів.

Які компанії виробляють АІ-чипиП

оряд з лідерами ринку є поки що маловідомі рішення, які також варті уваги. Подивимось, хто зараз займається розробкою АІ-чипів і досяг певних результатів.

Nvidia — безумовний лідер ринку. Компанія контролює зараз від 75% до 90% ринку АІ-чипів, хоча й стикається з високою конкуренцією. А її капіталізація за короткий час, майже за декілька років, зросла до 4 трлн дол. Успіх пояснюється декількома причинами: універсальна масштабована архітектура, дуже добре розвинена екосистема для АІ-розробки й швидка реакція — компанія зробила ставку на АІ раніше за конкурентів.

AMD — другий гравець на ринку АІ-чипів після Nvidia. Причому компанія випускає, як спеціалізовані процесори під АІ як для персональних компʼютерів так і серверні рішення.

Intel — компанія спробувала увірватися на ринок зі своїм продуктом Gaudi 3, але була змушена зменшити свої амбіції, оскільки його продажі не виправдали очікувань. На думку експертів, цей мікрочип гірше підходить для навчання великих мовних моделей, ніж рішення конкурентів Nvidia та AMD.

Huawei — нещодавно розробила чип Ascend 910D, який може конкурувати за продуктивністю з H100 від Nvidia.

Qualcomm — інтегрує АІ прямо в мобільні чипсети, що дозволяє обробляти дані локально — без відправки в хмару.

Хто розробляє АІ-чипи для своїх завданьВ

еликі IT-корпорації також активно розробляють власні чипи для задоволення внутрішніх потреб та зменшення залежності від зовнішніх постачальників. Amazon представила чип Trainium 2 і заявила, що за рівнем продуктивності він не поступається H100 від Nvidia, але коштує в рази дешевше. Meta почала тестування власного рішення для навчання АІ, щоб скоротити залежність від зовнішніх постачальників, використовуючи прискорювач Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) v1, розроблений з урахуванням специфіки навантаження компанії. Google оголосила про запуск Trillium — тензорного процесора, обчислювальні можливості якого дозволяють навчати великі мовні моделі, включно з власною Gemini, а також задовольняти потреби суперкомп’ютера Google Cloud’s AI Hypercomputer. І, нарешті, Microsoft представила АІ-чип Microsoft Azure Maia AI Accelerator, який буде використовувати у своїх дата-центрах, зокрема для підтримки Azure OpenAI.

Які проблеми є на ринку АІ-чипів

Монополізація Nvidia обмежує не тільки компанії, які хочуть створювати нові АІ-застосунки, але й може порушувати антимонопольне законодавство США, як повідомляють у The Guardian. Крім того, компанія зіткнулася зі звинуваченнями у крадіжці патентів, щоправда, через мережеву компанію Mellanox, придбану Nvidia декількома роками раніше.

Крім Nvidia монополістом можна назвати тайванську компанію TSMC, на частку якої припадає 90% всього виробництва мікропроцесорів у світі. Для неї зростаючий попит на АІ-чипи став проблемою: у зв’язку з необхідністю будівництва нових заводів виник дефіцит кваліфікованої робочої сили.

Все це призвело до ситуації, коли попит на АІ-чипи значно перевищує пропозицію. І якщо якійсь компанії знадобиться кілька тисяч топових чипів зі штучним інтелектом, вона може чекати їх місяцями та навіть роками. Оскільки розробка нових генеративних АІ та мультимодальних моделей вимагає колосальних ресурсів, ситуація може погіршитися вже в найближчі квартали. Апаратні можливості просто не встигають за потребами нових моделей і АІ-застосунків.

Найголовніше про АІ-чипиН

а завершення, АІ-чипи прискорюють роботу моделей машинного навчання та обробку природної мови, а GPU, NPU, FPGA та ASIC є ключовими типами процесорів для АІ. Nvidia сьогодні контролює до 90% ринку АІ-чипів, а вартість топових моделей може досягати до 40 000 доларів. Попит на ці рішення випереджає пропозицію на місяці вперед, тоді як великі IT-корпорації активно розробляють власні чипи. Загалом, АІ-чипи стають ядром цифрової трансформації бізнесу.