Как производителят на компютърни чипове Nvidia стана образец за печелене на милиарди в епохата на изкуствения интелект
ИИ, или изкуственият интелект, завладя света след пускането на Chat GPT в края на 2022 г. — разтърсвайки прозорците и тракайки стените на всяка институция, от правителства и университети до Fortune 500 компании и профсъюзи.
Привържениците твърдят, че това ще постави началото на нова ера на икономическа производителност, просперитет и човешки разцвет, докато критиците се притесняват, че ще предизвика хаос и нестабилност във всеки сектор на пазара на труда – от работниците в кол център до холивудските сценаристи – изостряйки богатството разделят и изкарват милиони работници на улицата.
Някои „доумъри“ с изкуствен интелект се притесняват, че изкуственият интелект ще осъзнае себе си и ще се обърне срещу своите човешки създатели, като Skynet в „Терминаторът“ и други научно-фантастични произведения.
Но това, с което изглежда всички са съгласни, е, че AI ще създаде огромно богатство за компаниите и хората, които изграждат и използват технологията.
Nvidia, която произвежда водещите компютърни чипове, задвижващи AI революцията, се превърна в пример за това как една компания може да отключи милиарди или дори трилиони стойност в тази нова ера.
Подобно на самия AI, Nvidia е „история на успеха за една нощ“, създавана много десетилетия.
Създадена през 1993 г. от главния изпълнителен директор Дженсън Хуанг и съоснователите Крис Малаховски и Къртис Прием, NVIDIA първоначално имаше за цел да внесе 3D технология в игрите и медиите.
През 1999 г. компанията пусна първия в историята GPU (графичен процесор), мощен чип, който може да изобразява 3D графики в реално време.
Първата игрална конзола Xbox и PlayStation 3 работеха на базата на страхотната чип технология на NVIDIA.
По-късно чиповете на Nvidia станаха гръбнакът на блокчейн мрежи като Ethereum, които доскоро изискваха голямата изчислителна мощност на GPU за осигуряване на транзакции и съхраняване на данни.
Nvidia също беше пионер в изграждането на софтуерен инструментариум, наречен CUDA, който улесни програмистите да прилагат своите чипове за всякакви задачи, нещо като оборудване на състезателна кола от Формула 1 с автоматична скоростна кутия и круиз контрол.
В сравнение с традиционните чипове като централните процесори – работните коне, които захранват компютрите от мейнфреймите през 50-те години на миналия век до днешните персонални компютри и смартфони – графичните процесори като цяло са по-добри при обучението на AI модели и осигуряването на отговори на нашите безкрайни подкани от AI.
вижте също
Акциите на гиганта за чипове с изкуствен интелект Nvidia се повишиха поради скока на печалбата, правейки изпълнителния директор $4,2 млрд. по-богат за една нощ
Това е така, защото така наречените „алгоритми за машинно обучение“ зад популярните AI модели изискват компютрите да изпълняват множество задачи наведнъж.
Графичните процесори, за разлика от централните процесори, могат да разделят задачите с изкуствен интелект на по-малки части и да ги изпълняват едновременно, подобрявайки драматично скоростта и производителността.
Мислете за CPU като за десетобоец, който се състезава в 10 различни състезания по лека атлетика.
Подобно на CPU, десетобоецът може да изпълнява множество задачи много добре, но само последователно; не можете да изстреляте гюла си в басейна.
GPU, от друга страна, е по-скоро като футболен отбор.
Всеки играч може да не е толкова гъвкав като десетобоеца — и може дори да не е толкова бърз или силен.
Но те работят заедно, за да постигнат нещо, което десетобоецът никога не би могъл: да действат като екип, за да придвижат топката нагоре по терена и да отбележат гол.
Днес графичните процесори са доминиращият чип в AI — и Nvidia е доминиращият играч.
Според Mercury Research през третото тримесечие на 2023 г. NVIDIA е продала чипове, карти и свързан хардуер за 11,1 милиарда долара, което представлява 99,7% дял от GPU системите в центровете за данни по целия свят.
Така че Nvidia просто имаше късмета да разработи най-добрия в класа GPU в точния момент, в който те са необходими, за да задвижат AI революцията?
Главният изпълнителен директор Дженсън Хуанг каза в интервю през март 2023 г.: „Имахме добрата мъдрост да поставим цялата компания зад това“ преди десетилетие. Реалността е някъде по средата. В крайна сметка късметът е комбинацията от подготовка и добър момент.
През 2012 г., когато Nvidia пусна първия си AI продукт, едва ли можеше да предвиди, че след десетилетие AI ще се превърне във феномена, който има днес.
От друга страна, компанията никога не би могла да се възползва от този момент, ако не беше започнала да инвестира в AI много преди своите колеги.
Други производители на чипове като Intel можеха да се подготвят по-добре за ерата на ИИ, но просто избраха да не го правят.
От 3D графики през компютърни игри до блокчейни и AI, NVIDIA често се оказва в челните редици на най-големите промени в парадигмата в технологиите. И това се превърна в неочаквана историческа печалба за акционерите.
В деня, в който Chat GPT стартира през ноември 2022 г., NVIDIA беше компания с 400 милиарда долара — огромна дори тогава, до голяма степен благодарение на успеха на своя бизнес с игри и графики.
Но оттогава пазарната й стойност набъбна с изумителните трилиона долара до над 1,4 трилиона долара, което се равнява на около четири Bank of Americas, в пазарна капитализация за малко повече от година.
Голяма част от това се дължи на високите очаквания, че компанията ще продължи да расте с главоломна скорост.
Анализаторите на Уолстрийт изчисляват, че компанията ще удвои приходите си между 2023 и 2024 г. и почти ще се удвои отново през 2025 г.
Растеж от такъв мащаб за толкова голяма компания е почти нечуван.
Това повдига няколко въпроса.
На първо място, такъв растеж наистина ли е постижим?
И ако е така, няма ли други производители на чипове да се надпреварват да създават убийци на Nvidia?
Би било грешка да се мисли, че Nvidia е сама в инвестирането в AI.
Наистина, повече от дузина други компании препълват пазара със свои собствени предложения, включително производители на чипове като AMD, Intel и IBM и по-малко известни новосъздадени компании като Graphcore и Groq.
Освен това големи технологични платформи, които имат огромни компютърни нужди, разработват свои собствени чипове.
Например Google Cloud TPU (тензорен процесор) беше пуснат през 2015 г. и беше актуализиран през 2021 г.
Днес той захранва чатбота Bard на Google и много други приложения на компанията с изкуствен интелект.
Amazon, глобалният лидер в изчислителните облаци – тези центрове за данни, които задоволяват компютърните нужди на компании от Pfizer до McDonald’s – има своите фокусирани върху AI чипове, известни като Tranium/Inferentia, пуснати през 2020 г.
