Капитализация Nvidia превысила 5 триллионов! Три трансформации от игровых видеокарт до оружейного бизнеса ИИ.

! Основатель NVIDIA Дженсен Хуанг

30 октября рыночная капитализация NVIDIA превысила 5 триллионов долларов, обогнав годовой ВВП таких развитых стран, как Япония и Германия. С момента своего上市 в 1999 году по цене 12 долларов, с учетом дробления акций, NVIDIA за 26 лет создала 8000-кратную доходность. NVIDIA, благодаря универсальным вычислениям на основе GPU и CUDA, успешно прошла через несколько технологических циклов, включая игры, крипто-майнинг и ИИ.

Создатель GPU начал с игровых видеокарт

Рождение графических процессоров (GPU) началось в 90-е годы XX века. В то время некоторые люди из Силиконовой долины предложили идею: можно уменьшить нагрузку на центральный процессор (ЦП) с помощью специализированных чипов, таких как звуковые карты, которые обрабатывают звук, и сетевые карты, которые обрабатывают сеть. По той же логике, создание чипа, который будет специально отвечать за вывод изображения на компьютер, то есть графической карты (Graphic Card), также было логичным шагом.

Однако в то время существовало множество вариантов технологического пути для видеокарт. Прорыв, который нашла NVIDIA, заключался в реализации 3D графического ускорения через параллельные вычисления, особенно в области игр. Параллельные вычисления представляют собой процесс разделения сложной задачи на несколько мелких задач, которые затем обрабатываются одновременно, что повышает эффективность вычислений. В 1999 году NVIDIA выпустила видеокарту под названием GeForce. Эта видеокарта была разработана специально для игр и акцентировала внимание на «параллельных вычислениях», что значительно увеличивало возможности обработки 3D графики, обеспечивая более плавный и реалистичный игровой опыт.

Успех GeForce способствовал быстрому росту NVIDIA, которая стала лидером в области видеокарт. В то время не только NVIDIA занималась исследованием графических процессоров, но NVIDIA удалось глубоко связать себя с ярлыком “изобретателя GPU”. Руководитель по маркетингу NVIDIA Дэн Виволи использовал концепцию “графического процессора” (GPU) для продвижения своих чипов, считая, что NVIDIA, если будет постоянно подчеркивать, что она является изобретателем GPU, сможет стать лидером отрасли. Впоследствии так и произошло, NVIDIA стала синонимом GPU.

Успешные игроки на бычьем рынке криптовалют молча зарабатывают большие деньги

Рыночная капитализация NVIDIA возросла с 14 миллиардов долларов в 2016 году до пиковых 175 миллиардов долларов в 2018 году, что объясняется более чем десятикратным ростом за два года, вызванным бумом майнинга криптовалют. В 2017 году криптовалюты пережили большой бычий рынок, что привлекло множество майнеров, стремящихся заполучить GPU. GPU превратились в машины по печати денег, глобальные продажи графических карт резко возросли, а цены также значительно увеличились. Например, графическая карта NVIDIA GTX 1060, используемая майнерами, до мая 2017 года стоила около 1650 юаней, а после июня 2017 года цена поднялась до примерно 2900 юаней.

NVIDIA стала большим победителем за кулисами бычьего рынка криптовалют, внезапно обретя богатство. Благодаря буму крипто-майнинга, годовой доход NVIDIA за 2018 финансовый год достиг рекордных 9,7 миллиарда долларов. Жэньсюнь Хуанг заявил: «Наши GPU поддерживают крупнейшие в мире распределенные суперкомпьютеры, и именно это делает их столь популярными в области криптовалют.» Кроме того, NVIDIA выпустила специализированные карты для майнинга GTX 1060 3GB, а также профессиональные карты P106 и P104.

В 2020 году, после двухлетнего медвежьего рынка, крипторынок снова стартовал, биткойн вырос более чем в 2 раза, эфириум вырос в 4 раза, а NVIDIA снова стала bénéficiaire “криптоцветения”. NVIDIA быстро отреагировала и активно вошла в рынок майнинга, выпустив профессиональные карты CMP, которые лишены графических функций, имеют более низкое пиковое напряжение и частоту ядра для повышения производительности и эффективности майнинга.

Выступление NVIDIA на двух раундах криптовалютного бычьего рынка

2017-2018 Бычий рынок: Рыночная капитализация выросла с 14 миллиардов до 175 миллиардов долларов, цена GTX 1060 увеличилась с 1650 юаней до 2900 юаней

2020-2021 Бычий рынок: Выпуск CMP профессиональных карт для майнинга, RTX3060 подорожала с 2499 юаней до 5499 юаней, RTX3090 выросла с 11999 юаней до 20000 юаней

Доход от крипточипов: в первом квартале 2021 года составил 155 миллионов долларов, что составляет четверть от общего объема продаж.

После публикации финансового отчета за первый квартал 2021 года главной финансовый директор NVIDIA Колетт Кресс сообщила, что продажи криптографических чипов NVIDIA достигли 155 миллионов долларов, а видеокарты, используемые для «майнинга», составили четверть от общего объема продаж за первый квартал. В 2021 году доход NVIDIA достиг рекорда в 26.91 миллиарда долларов, что на 61% больше по сравнению с предыдущим финансовым годом, а рыночная капитализация однажды превысила 800 миллиардов долларов.

Тем не менее, хорошая полоса не длилась долго. В сентябре 2022 года Ethereum перешел с PoW (механизм доказательства работы) на PoS (механизм доказательства доли), и эпоха майнинга на видеокартах постепенно подошла к концу. В третьем квартале 2022 года выручка и чистая прибыль NVIDIA обе снизились, квартальная выручка составила всего 5,931 миллиарда долларов, что на 17% меньше по сравнению с прошлым годом, а чистая прибыль составила всего 680 миллионов долларов, что на целых 72% ниже по сравнению с прошлым годом. В то время как зарубежные СМИ, такие как Financial Times, так и отечественные технологические СМИ, предсказывали ухудшение положения NVIDIA. В конце концов, когда казалось, что ситуация достигла предела, внезапно начался бум AI и больших моделей.

CUDA десять лет оттачивал меч, чтобы стать властелином ИИ

Доминирование NVIDIA в AI-индустрии началось с накопления, произошедшего в более ранний период. Бывший главный научный сотрудник NVIDIA Дэвид Керк давно мечтал о том, чтобы сделать вычислительную мощность GPU для 3D-графики универсальной, не ограничиваясь только игровым сектором. Под руководством Дэвида Керка и Жэньсюнь Хуанг NVIDIA в 2007 году представила революционную платформу CUDA для унифицированных вычислений на GPU, высвободив огромные вычислительные ресурсы.

Но в то время CUDA совершенно не впечатлила инвесторов, а наоборот, из-за создания опережающей своё время системы «суперкомпьютеров» были вложены огромные средства, что значительно уменьшило прибыль NVIDIA, и Уолл-стрит отреагировала на это свистом. Ведущий популярного подкаста «Acquired» Бен Гилберт дал такую оценку: «На тот момент они целились не на большой рынок, а на уединённый уголок академических и научных вычислений, но потратили на это миллиарды долларов.»

Голос извне не повлиял на Жэньсюнь Хуанг, который на протяжении более десяти лет продолжает инвестировать в CUDA, что позволило NVIDIA занять нынешнюю позицию. Чтобы решить проблему «что было первым: курица или яйцо», NVIDIA использовала свои уже имеющиеся игровые видеокарты GForce для создания пользовательской базы. Однако дополнительные затраты на CUDA очень высоки, что привело к значительному снижению прибыли NVIDIA на протяжении многих лет, и их рыночная капитализация колебалась вокруг уровня в 10 миллиардов долларов.

Жэньсюнь Хуанг основал конференцию под названием GTC, неустанно продвигая CUDA по всему миру. В конечном итоге действительно появились приложения, включая реконструкцию КТ, молекулярную динамику, физику частиц, гидродинамику и обработку изображений. До 2012 года исследователи в области ИИ обнаружили потенциал CUDA. Известный эксперт в области ИИ Алекс Крижевский обучил AlexNet на GForce GTX 580, что вызвало взрыв в области искусственного интеллекта.

В марте 2016 года AlphaGO победил Ли Сидо, что произвело шокирующее впечатление. Через месяц Жэньсюнь Хуанг на конференции GTC China официально объявил, что NVIDIA больше не является полупроводниковой компанией, а стала компанией по вычислениям в области искусственного интеллекта. В августе 2016 года Жэньсюнь Хуанг лично доставил первый AI суперкомпьютер NVIDIA DGX-1 в офис OpenAI, где тогдашний председатель Илон Маск открыл упаковку ножом для распаковки. Жэньсюнь Хуанг оставил фразу: “Для вычислений и будущего человечества я пожертвовал первый в мире DGX-1.”

А затем OpenAI с помощью суперкомпьютера от Nvidia обучила всемирно известный ChatGPT. Обновленная аппаратная продукция Nvidia DGX H100 вызвала небывалый спрос на рынке, и предложение не соответствует спросу. Жэньсюнь Хуанг считает вычислительную мощность ключевой. Независимо от того, речь идет о ИИ, автономном вождении, метавселенной, роботах или криптовалюте, Nvidia использует огромную вычислительную мощность для поиска новых возможностей. Вычислительная мощность — вечное оружие Nvidia.

Три опыта близкой смерти формируют стойкость

В 2023 году Жэньсюнь Хуанг выступил с речью на выпускной церемонии в Национальном университете Тайваня, где он поделился тремя историями неудач. Первая неудача была на грани банкротства. В 1994 году первым клиентом Nvidia стала японская игровая компания SEGA, но на следующий год Microsoft выпустила Direct3D, что привело Nvidia в состояние паники. В конечном итоге Nvidia решила прекратить контракт с SEGA и сосредоточиться на разработке GPU для платформы Windows. Финансирование Nvidia могло поддерживать компанию только в течение 6 месяцев, и за месяц до банкротства Nvidia разработала чип Riva 128. К концу 1997 года объем отгрузок Riva 128 превысил 1 миллион единиц.

Второй неудачи, отказываясь от краткосрочной прибыли, достигли великого будущего. После выпуска CUDA в 2007 году создать новую вычислительную модель было очень трудно, поскольку вычислительная модель CPU как стандарт отрасли существовала на протяжении 60 лет с момента появления IBM System 360. Многолетние слабые результаты NVIDIA вызвали у акционеров сомнения в CUDA, но NVIDIA настойчиво продолжала.

Третья неудача, компания NVIDIA выходит из рынка мобильных чипов. В 2013 году флагманская версия Xiaomi 3 была оснащена мобильной версией процессора Tegra 4, выпущенного NVIDIA, что стало последним в этой серии. Несмотря на то что весь рынок смартфонов очень велик, NVIDIA могла бы бороться за долю рынка, но они приняли трудное решение: отказаться от этого рынка. Жэньсюнь Хуанг заявил, что миссия NVIDIA заключается в создании компьютеров, способных на то, что не под силу обычным компьютерам.

В 2024 году Жэньсюнь Хуанг вернется в свою alma mater Стэнфордский университет для выступления. Когда ведущий задал вопрос о советах по достижению успеха, он ответил: «Я надеюсь, что у вас будет возможность пережить много страданий и испытаний». Он упомянул, что одно из его главных достоинств — это «мои ожидания очень низкие». Жэньсюнь Хуанг заявил: «У людей, которые имеют очень высокие ожидания от себя, как правило, низкая гибкость; к сожалению, гибкость имеет решающее значение для достижения успеха. Успех не приходит от мудрости, а от характера, а характер формируется через страдания."

Самое завидное в NVIDIA — это «независимость от циклов», она всегда служит основой инфраструктуры, продолжая «собирать налоги», независимо от того, чем бы вы ни занимались. Эта стратегическая устойчивость проистекает из ее приверженности к основной ценности универсальных вычислений и долгосрочным инвестициям в ключевые технологии.