Comment Nvidia a-t-elle traversé trois cycles technologiques, passant de cartes graphiques de jeu à un leader de la puissance de calcul IA ?

Auteur : Shen Chao TechFlow

Titre original : L'histoire de la fortune d'NVIDIA : d'un géant du jeu, un monarque du minage de crypto-monnaies à un marchand d'armement IA

Le 30 octobre, la capitalisation boursière de Nvidia a dépassé 5 000 milliards de dollars, surpassant le PIB annuel total de pays développés comme le Japon et l'Allemagne.

Depuis son introduction en bourse en 1999 à 12 dollars, en tenant compte des ajustements pour les fractionnements d'actions, Nvidia a généré plus de 8000 fois de retour sur investissement en 26 ans.

NVIDIA, ce qui est le plus enviable, c'est qu'elle est “non soumise aux cycles”, servant constamment d'infrastructure de base, continuant à “taxer”, peu importe ce que vous faites, vous ne pouvez pas vous en passer.

En tant que créateur de GPU, NVIDIA a saisi l'opportunité de la “vague PC” et, avec l'explosion du marché du jeu, est entrée dans des milliers de foyers.

Ensuite, alors que l'activité de jeu est en déclin, un marché haussier des cryptomonnaies arrive, et les cartes graphiques NVIDIA sont largement utilisées pour le “minage” de cryptomonnaies comme Ethereum, enrichissant discrètement leurs propriétaires ;

Par la suite, l'industrie des voitures intelligentes a émergé et son activité de puces embarquées s'est rapidement développée;

Enfin, ChatGPT est apparu, et NVIDIA est devenue un marchand d'armes AI…

En regardant l'histoire de la croissance de Nvidia, elle a également flirté plusieurs fois avec l'échec et la faillite. Jensen Huang a un jour crié : ma volonté de survivre dépasse presque celle de tous ceux qui veulent me tuer.

NVIDIA, le créateur de GPU

La naissance des cartes graphiques (GPU) remonte aux années 1990.

À l'époque, certaines personnes de la Silicon Valley ont proposé une idée : il serait possible d'alléger la charge de travail du processeur central (CPU) en utilisant des puces spécifiques, comme des cartes son pour traiter le son et des cartes réseau pour gérer le réseau. Dans le même esprit, il était tout à fait logique de fabriquer une puce spécialement dédiée à la sortie d'images sur un ordinateur, c'est-à-dire la carte graphique (Graphic Card). Par exemple, la console de jeux PlayStation, lancée par Sony fin 1994, utilisait une carte graphique pour traiter les images.

Cependant, à l'époque, il y avait de nombreuses options de parcours technologique pour les cartes graphiques. Le point de rupture trouvé par Nvidia était d'atteindre l'accélération des graphiques 3D par le calcul parallèle, en particulier dans le domaine des jeux. Ce qu'on appelle le calcul parallèle, c'est décomposer une tâche complexe en plusieurs petites tâches, puis les traiter simultanément, ce qui augmente l'efficacité du calcul.

En 1999, NVIDIA a lancé une carte graphique appelée GeForce. Cette carte graphique a été conçue pour les jeux, mettant en avant le “calcul parallèle”, capable d'améliorer considérablement les capacités de traitement des graphiques 3D, offrant ainsi une expérience de jeu plus fluide et plus réaliste.

Le succès de GeForce a permis à NVIDIA de s'élever rapidement et de devenir un leader dans le domaine des cartes graphiques.

À l'époque, il n'y avait pas que NVIDIA qui étudiait les unités de traitement graphique, mais NVIDIA a réussi à s'associer profondément à l'étiquette de “inventeur de GPU”.

Le responsable marketing d'NVIDIA à l'époque, Dan Vivoli, a utilisé le concept de “graphics processing unit” (GPU) pour promouvoir ses puces, estimant qu'en insistant sur le fait qu'NVIDIA était le créateur des GPU, l'entreprise pouvait devenir un leader dans l'industrie.

Il s'est avéré par la suite qu'NVIDIA est devenu un synonyme de GPU, et NVIDIA a ouvert une nouvelle voie pour elle-même grâce à la commercialisation des GPU.

NVIDIA, grand gagnant du marché haussier des cryptomonnaies

La capitalisation boursière d'NVIDIA est passée de 14 milliards de dollars en 2016 à un pic de 175 milliards de dollars en 2018, une augmentation de plus de 10 fois en deux ans qui pourrait être liée à la frénésie du minage de cryptomonnaies.

En 2017, les crypto-monnaies ont connu un grand marché haussier, attirant de nombreux mineurs en quête de GPU, les GPU sont devenus des machines à imprimer de l'argent, les ventes de cartes graphiques ont augmenté de manière spectaculaire et les prix ont également grimpé en flèche.

Prenons l'exemple des cartes graphiques NVIDIA GTX 1060 utilisées par les mineurs : le prix d'achat avant mai 2017 était d'environ 1650 yuans par carte, et après juin 2017, il a augmenté à environ 2900 yuans.

NVIDIA est devenu le grand gagnant derrière le boom des cryptomonnaies, une richesse tombée du ciel.

Grâce à la vague de minage de cryptomonnaies, le chiffre d'affaires d'NVIDIA pour l'année fiscale 2018 a atteint un nouveau record de 9,7 milliards de dollars. Jensen Huang a déclaré : “Nos GPU soutiennent le calcul supercalculé distribué à la plus grande échelle au monde, c'est pourquoi ils sont si populaires dans le domaine des cryptomonnaies.” De plus, NVIDIA a également lancé des cartes graphiques spécialement conçues pour le minage, telles que la GTX 1060 3 Go ainsi que les cartes professionnelles P106 et P104.

En 2020, après deux années de marché baissier, le marché des cryptomonnaies a de nouveau pris son envol, le Bitcoin a doublé de valeur, l'Ethereum a quadruplé, et Nvidia est redevenue un bénéficiaire de la “prospérité des cryptos”.

NVIDIA a réagi rapidement en s'engageant activement sur le marché de l'exploitation minière, en lançant la série de cartes minières professionnelles CMP, qui ont supprimé les fonctions de traitement graphique, possèdent une tension et une fréquence de pointe de cœur plus faibles pour améliorer les performances et l'efficacité de l'exploitation minière.

À la fin de l'année 2020, Nvidia a lancé la série de cartes graphiques RTX30, avec un prix de départ de la RTX3060 fixé à 2499 yuan, et la RTX3090 au prix de 11999 yuan. Cependant, avec la montée des cryptomonnaies, le prix de la RTX3060 a atteint 5499 yuan, tandis que celui de la RTX3090 a grimpé jusqu'à 20000 yuan.

Après la publication du rapport financier du premier trimestre 2021, la directrice financière de NVIDIA, Colette Kress, a révélé que les ventes de puces cryptographiques de NVIDIA avaient atteint 155 millions de dollars, les cartes graphiques « utilisées pour le minage » représentant un quart des ventes totales du premier trimestre.

En 2021, Nvidia a enregistré un chiffre d'affaires record de 26,91 milliards de dollars, soit une augmentation de 61 % par rapport à l'année fiscale précédente, avec une capitalisation boursière dépassant un temps les 800 milliards de dollars. Cependant, la bonne fortune n'a pas duré, en septembre 2022, la couche d'exécution d'Ethereum et la couche de consensus de preuve d'enjeu ont fusionné, le mécanisme du réseau blockchain Ethereum ayant évolué de PoW (preuve de travail) à PoS (preuve d'enjeu), marquant ainsi la fin progressive de l'ère du minage par carte graphique.

Cela a également eu un impact sur le développement de Nvidia. Au troisième trimestre 2022, le chiffre d'affaires et le bénéfice net de Nvidia ont tous deux connu une baisse. Le chiffre d'affaires trimestriel n'était que de 5,931 milliards de dollars, en baisse de 17 % par rapport à l'année précédente, et le bénéfice net n'était que de 680 millions de dollars, en baisse de 72 % par rapport à l'année précédente. Le 23 novembre 2022, le prix de l'action Nvidia était de 165 dollars/action, ayant chuté de près de la moitié par rapport au point culminant de l'année dernière.

À l'époque, que ce soit les médias étrangers comme “Financial Failures” ou les médias technologiques nationaux, tous avaient un avis pessimiste sur Nvidia.

Dans une situation désespérée, à ma grande surprise, un retournement de situation a eu lieu, le vent de l'IA et des grands modèles s'est levé, et NVIDIA se retrouve à nouveau au sommet.

NVIDIA, marchand d'armes AI

En mars 2016, AlphaGO a battu Lee Sedol, ce qui a été un choc et a suscité une vague de discussions sur l'IA.

Un mois plus tard, Huang Renxun a officiellement annoncé lors de la conférence GTC China qu'NVIDIA n'était plus une entreprise de semi-conducteurs, mais une entreprise de calcul en intelligence artificielle.

En août 2016, un moment historique est né : NVIDIA a fait don de son premier superordinateur AI DGX-1 à la nouvelle OpenAI. Jensen Huang lui-même a remis cet ordinateur au bureau d'OpenAI, et le président de l'époque, Elon Musk, a utilisé un couteau de déballage pour ouvrir le colis.

Jensen Huang a laissé une phrase : “Pour le calcul et l'avenir de l'humanité, je fais don de la première DGX-1 au monde.”

Ensuite, OpenAI a entraîné le ChatGPT, qui a conquis le monde entier, grâce au superordinateur de NVIDIA. Le produit matériel DGX H100 mis à jour par NVIDIA a été en proie à une frénésie sur le marché, entraînant une demande supérieure à l'offre.

Rome ne s'est pas faite en un jour, la domination d'NVIDIA dans l'industrie de l'IA a commencé par une accumulation de plus tôt.

David Kirk, l'ancien chef scientifique de NVIDIA, a depuis longtemps rêvé de généraliser la puissance de rendu 3D des GPU, et pas seulement dans le domaine des jeux.

Sous la direction de David Kirk et Jensen Huang, NVIDIA a lancé en 2007 la plateforme de calcul unifié GPU révolutionnaire CUDA, libérant d'énormes ressources de puissance de calcul.

Mais à l'époque, CUDA n'a absolument pas impressionné les investisseurs. Au contraire, en raison des énormes investissements pour créer un système de “super calcul” en avance sur son temps, les bénéfices de Nvidia ont été considérablement réduits, provoquant des sifflets sur Wall Street.

L'animateur du podcast populaire « Acquired », qui a fait fureur dans la Silicon Valley, Ben Gilbert, a commenté : « Ce qu'ils visaient à l'époque n'était pas un grand marché, mais un coin obscur de l'académique et du calcul scientifique, mais ils y ont dépensé des milliards de dollars. »

Les voix extérieures n'ont pas influencé Jensen Huang, qui a investi dans CUDA pendant plus de dix ans, permettant à NVIDIA d'atteindre sa position actuelle.

Jensen Huang considère la puissance de calcul comme essentielle. Que ce soit pour l'IA, la conduite autonome, le métavers, la robotique ou les cryptomonnaies, NVIDIA utilise sa vaste puissance de calcul pour rechercher de nouvelles opportunités.

La puissance de calcul, l'arme éternelle de NVIDIA.

Trois échecs

En 2023, Jensen Huang a prononcé un discours lors de la cérémonie de remise des diplômes de l'Université nationale de Taïwan, où il a partagé trois histoires d'échec pour transmettre aux étudiants les secrets du succès de Nvidia.

La première fois que j'ai échoué, j'ai survécu au bord de la faillite.

En 1994, le premier client de Nvidia était la société de jeux japonaise SEGA, qui a conçu des cartes graphiques pour sa console de jeux.

Mais au cours de la deuxième année, Microsoft a lancé l'interface graphique Direct3D pour la plateforme Windows, ce qui a beaucoup inquiété Nvidia, car cela conflictuait avec leur conception.

Finalement, Nvidia a choisi de mettre fin à son contrat avec SEGA et de se concentrer sur le développement de GPU pour la plateforme Windows. C'est une décision risquée, car SEGA était leur seul client, mais ils l'ont abandonné. Le financement de Nvidia ne peut soutenir que 6 mois, et s'ils ne lancent pas de nouveaux produits pendant cette période, ils risquent de faire face à la faillite.

Heureusement, alors que les fonds étaient sur le point de s'épuiser, à seulement un mois de la faillite, Nvidia a conçu la puce Riva 128 et a rencontré le succès. À la fin de 1997, les expéditions de Riva 128 ont dépassé un million d'unités, permettant ainsi à Nvidia de survivre.

La deuxième échec, abandonner les profits à court terme, a conduit à la grande réussite future.

En 2007, NVIDIA a lancé le programme de calcul accéléré par GPU CUDA, avec la vision de faire de CUDA un modèle de programmation capable d'améliorer une variété d'applications allant du calcul scientifique et de la simulation physique au traitement d'images.

Il est très difficile de créer un nouveau modèle de calcul, le modèle de calcul CPU étant devenu la norme de l'industrie depuis le lancement de l'IBM System 360 il y a 60 ans.

CUDA nécessite que les développeurs réécrivent des applications pour démontrer les avantages des GPU ; mais pour développer de tels programmes, il faut d'abord une grande base d'utilisateurs et une forte demande pour inciter les développeurs à créer.

Pour résoudre le dilemme “qui est arrivé en premier, l'œuf ou la poule”, Nvidia a utilisé sa large base de joueurs grâce à ses cartes graphiques GForce pour établir une communauté d'utilisateurs. Cependant, le coût supplémentaire de CUDA est très élevé, ce qui a entraîné une forte baisse des bénéfices de Nvidia pendant plusieurs années, et leur capitalisation boursière a fluctué autour de 1 milliard de dollars.

La performance médiocre d'NVIDIA pendant de nombreuses années a également conduit les actionnaires à douter de CUDA. Les actionnaires préfèrent que l'entreprise se concentre sur l'amélioration de sa rentabilité, mais NVIDIA est resté ferme, convaincu que le moment de l'accélération des calculs finira par arriver.

Jensen Huang a fondé une conférence appelée GTC, promouvant inlassablement CUDA à l'échelle mondiale. Finalement, le travail acharné a porté ses fruits et de nombreuses applications ont vu le jour, y compris la reconstruction CT, la dynamique moléculaire, la physique des particules, la dynamique des fluides et le traitement d'images.

Jusqu'en 2012, les chercheurs en IA ont découvert le potentiel de CUDA. Le célèbre expert en IA Alex Krizhevsky a entraîné AlexNet sur la GForce GTX 580, déclenchant une explosion de l'intelligence artificielle.

Troisième échec, Nvidia se retire du marché des puces pour smartphones.

Vous vous souvenez de la scène où Lei Jun et Jensen Huang étaient sur la même scène ?

En 2013, à l'invitation de Lei Jun, Jensen Huang a assisté à la conférence de lancement du Xiaomi Mi 3.

Jeune, Jensen Huang est allé aux États-Unis et a été demandé par Lei Jun de parler chinois. Il ne le parle pas couramment, mais il a aussi crié avec confiance en chinois : “Les GPU de NVIDIA sont les meilleurs au monde.”

À l'époque, le modèle phare Xiaomi 3 était équipé de la version mobile du processeur Tegra4 lancé par NVIDIA, ce qui était également le dernier cri de cette série.

À l'époque, le marché des téléphones mobiles a émergé, NVIDIA est également entrée sur le marché des puces mobiles. Bien que l'ensemble du marché des téléphones soit très vaste, NVIDIA aurait pu se battre pour une part de marché, mais ils ont pris une décision difficile : abandonner ce marché.

Jensen Huang a déclaré que la mission de Nvidia est de construire des ordinateurs capables de faire des choses que les ordinateurs ordinaires ne peuvent pas, et qu'ils devraient s'engager à réaliser cette vision et à apporter une contribution unique. Le retrait stratégique de Nvidia a porté ses fruits.

Conseils de vie : Endurer des souffrances, réduire ses attentes

En 2024, Jensen Huang est retourné à son alma mater, l'Université de Stanford, et a donné une conférence à la Business School, partageant certaines expériences de vie.

Lorsque l'animateur a demandé à Jensen Huang s'il avait des conseils sur le succès pour les étudiants de Stanford, il a répondu : « J'espère que vous aurez tous l'occasion de vivre beaucoup de souffrances et d'épreuves. »

Il a mentionné que l'un de ses plus grands atouts est que « mes attentes sont très faibles ».

Jensen Huang a déclaré que la plupart des diplômés de Stanford ont de grandes attentes envers eux-mêmes, mais ils méritent absolument ces attentes élevées, car ils viennent de l'une des meilleures universités de la planète, entourés de pairs tout aussi incroyables, et avoir de grandes attentes est tout à fait naturel.

“Les personnes qui ont des attentes très élevées envers elles-mêmes ont souvent une faible résilience,” a déclaré Jensen Huang, “malheureusement, la résilience est essentielle pour réussir.”

Jensen Huang a souligné que “le succès ne vient pas de l'intelligence, mais du caractère, et le caractère est façonné par les épreuves.”