Como a Nvidia atravessou três ciclos tecnológicos, transformando-se de líder em placas gráficas para jogos em um gigante da computação de IA?

Autor: Shenchao TechFlow

Título original: A história de sucesso da Nvidia: de gigante dos jogos, monopolista da mineração de criptomoedas a fornecedor de armamentos de IA

No dia 30 de outubro, o valor de mercado da Nvidia ultrapassou 5 trilhões de dólares, superando o PIB total anual de países desenvolvidos como Japão e Alemanha.

Desde os 12 dólares na sua estreia em 1999, considerando a conversão após os desdobramentos, a NVIDIA criou mais de 8000 vezes de retorno ao longo de 26 anos.

A Nvidia, o que mais se pode invejar é o fato de ser “imune a ciclos”, sempre servindo como infraestrutura de base, continuando a “coletar impostos”, independentemente do que você faça, você não pode escapar dela.

Como criadora de GPUs, a NVIDIA aproveitou a oportunidade da “onda dos PCs”, entrando em milhões de lares com a explosão do mercado de jogos;

Em seguida, enquanto o negócio de jogos estava fraco, o mercado de criptomoedas começou a subir, e as placas gráficas da Nvidia foram amplamente utilizadas para “mineração” de criptomoedas como o Ethereum, ganhando dinheiro em silêncio;

Em seguida, a indústria de automóveis inteligentes surgiu, e o seu negócio de chips embarcados também se desenvolveu rapidamente;

Finalmente, o ChatGPT surgiu, e a Nvidia transformou-se em um fornecedor de armas de IA…

Ao revisar a história de crescimento da Nvidia, ela também esteve à beira do colapso e da falência várias vezes. Jensen Huang (Huang Renxun) gritou uma vez: minha vontade de sobreviver supera a vontade de quase todos os que querem me matar.

NVIDIA, criador de GPUs

A origem das placas gráficas (GPU) remonta aos anos 90 do século XX.

Na época, algumas pessoas do Vale do Silício propuseram uma ideia: poderia-se aliviar a carga de trabalho da unidade central de processamento (CPU) através de placas de som, que lidam especificamente com áudio, e placas de rede, que lidam com a rede, entre outros chips de função específica. Da mesma forma, fabricar um chip especificamente responsável pela saída de imagem do computador, ou seja, a placa gráfica (Graphic Card), também é algo lógico. Por exemplo, a consola PlayStation, lançada pela Sony no final de 1994, utilizou uma placa gráfica para processar imagens.

No entanto, havia muitas opções de caminhos tecnológicos para as placas gráficas na época. O ponto de ruptura encontrado pela Nvidia foi a aceleração de gráficos 3D através da computação paralela, especialmente aplicada no campo dos jogos. O que se entende por computação paralela é dividir uma tarefa complexa em várias pequenas tarefas e processá-las simultaneamente, aumentando a eficiência computacional.

Em 1999, a NVIDIA lançou uma placa gráfica chamada GeForce. Esta placa foi projetada especificamente para jogos, com foco em “computação paralela”, capaz de melhorar significativamente a capacidade de processamento gráfico 3D, proporcionando uma experiência de jogo mais fluida e realista.

O sucesso da GeForce fez com que a NVIDIA emergisse rapidamente como líder no setor de placas gráficas.

Na época, não era apenas a NVIDIA que estava a investigar unidades de processamento gráfico, mas a NVIDIA conseguiu vincular-se profundamente à etiqueta de “inventor de GPU”.

Dan Vivoli, o responsável pelo marketing da Nvidia na época, usou o conceito de “graphics processing unit” (GPU) para promover seus chips, acreditando que enfatizar repetidamente que a Nvidia era a inventora da GPU a tornaria líder do setor.

De fato, mais tarde, a NVIDIA se tornou sinônimo de GPU, e a NVIDIA abriu um novo caminho para si mesma ao comercializar GPUs.

NVIDIA, o grande vencedor do mercado de criptomoedas

O valor de mercado da Nvidia aumentou de 14 bilhões de dólares em 2016 para o pico de 175 bilhões de dólares em 2018, um aumento de mais de 10 vezes em dois anos, possivelmente impulsionado pela febre da mineração de criptomoedas.

Em 2017, as criptomoedas passaram por um grande mercado em alta, atraindo muitos mineradores a competir por GPUs, que se tornaram máquinas de imprimir dinheiro, com as vendas de placas gráficas a aumentarem drasticamente e os preços a subirem.

Tomando como exemplo a placa gráfica NVIDIA GTX 1060 utilizada por mineradores, o preço de aquisição antes de maio de 2017 era de cerca de 1650 yuan por unidade, e após junho de 2017 subiu para cerca de 2900 yuan.

A Nvidia tornou-se a grande vencedora por trás do grande mercado em alta das criptomoedas, uma riqueza inesperada.

Beneficiando-se da onda de mineração de criptomoedas, a receita da Nvidia no ano fiscal de 2018 atingiu um novo recorde de 9,7 bilhões de dólares. Jensen Huang afirmou: “Nossas GPUs suportam a maior supercomputação distribuída do mundo, e é por isso que são tão populares no setor de criptomoedas”. Além disso, a Nvidia lançou a GTX 1060 3GB e as placas de mineração profissionais P106 e P104, especificamente projetadas para mineração.

Em 2020, após 2 anos de mercado em baixa, o mercado de criptomoedas voltou a decolar, com o Bitcoin subindo mais de 2 vezes e o Ethereum subindo 4 vezes; a Nvidia tornou-se novamente uma beneficiária da “prosperidade das criptomoedas”.

A Nvidia reagiu rapidamente, participando ativamente no mercado de mineração, lançando a série CMP de placas de mineração profissionais, que eliminam a funcionalidade de processamento gráfico, possuindo uma tensão e frequência de pico do núcleo mais baixos para melhorar o desempenho e a eficiência de mineração.

No final de 2020, a Nvidia lançou a série de placas gráficas RTX30, com o modelo de entrada RTX3060 a um preço de 2499 yuan, enquanto a RTX3090 foi precificada em 11999 yuan. Com a valorização das criptomoedas, o preço da RTX3060 subiu para 5499 yuan, e a RTX3090 disparou para 20000 yuan.

Após a divulgação do relatório financeiro do primeiro trimestre de 2021, a diretora financeira da NVIDIA, Colette Kress, revelou que as vendas de chips de criptografia da NVIDIA alcançaram 155 milhões de dólares, com as placas gráficas utilizadas para “mineração” representando um quarto das vendas totais do primeiro trimestre.

Em 2021, a receita total da Nvidia atingiu um recorde de 26,91 bilhões de dólares, um aumento de 61% em relação ao ano fiscal anterior, e o valor de mercado ultrapassou os 800 bilhões de dólares em um determinado momento. No entanto, a boa fase não durou muito, pois em setembro de 2022, a camada de execução do Ethereum e a camada de consenso de prova de participação completaram a fusão, e o mecanismo da rede blockchain do Ethereum mudou de PoW (mecanismo de prova de trabalho) para PoS (mecanismo de prova de participação), marcando o fim gradual da era de mineração com placas gráficas.

Isso afetou, em certa medida, o desenvolvimento da Nvidia. No terceiro trimestre de 2022, a Nvidia viu sua receita e lucro líquido caírem, com uma receita trimestral de apenas 5,931 bilhões de dólares, uma diminuição de 17% em relação ao ano anterior, e um lucro líquido de apenas 680 milhões de dólares, uma queda de impressionantes 72% em relação ao ano anterior. Em 23 de novembro de 2022, o preço das ações da Nvidia foi de 165 dólares/ação, uma queda de quase metade em relação ao pico do ano passado.

Na altura, tanto a mídia estrangeira como “Financial Failures” quanto a mídia tecnológica nacional eram céticas em relação à Nvidia.

Em uma situação extremamente difícil, de repente, tudo mudou, e a IA e os grandes modelos começaram a ganhar força, fazendo com que a Nvidia novamente estivesse no centro das atenções.

NVIDIA, comerciante de armas de IA

Em março de 2016, o AlphaGO derrotou Lee Sedol, chocando o mundo e gerando uma onda de discussões sobre IA.

Um mês depois, Jensen Huang anunciou oficialmente na conferência GTC China que a Nvidia deixou de ser uma empresa de semicondutores e passou a ser uma empresa de computação em inteligência artificial.

Em agosto de 2016, nasceu um momento histórico, a NVIDIA doou ao recém-criado OpenAI seu primeiro supercomputador de IA DGX-1, Jensen Huang pessoalmente entregou este computador ao escritório da OpenAI, e o então presidente Elon Musk abriu a embalagem com uma faca de abrir caixas.

Jensen Huang deixou uma frase: “Para o cálculo e o futuro da humanidade, eu doei a primeira DGX-1 do mundo.”

Depois disso, a OpenAI treinou o ChatGPT, que se tornou um sucesso global, com o supercomputador da NVIDIA, e o produto de hardware DGX H100, atualizado pela NVIDIA, foi alvo de uma corrida no mercado, com a demanda a superar a oferta.

Roma não se construiu em um dia, a posição dominante da Nvidia na indústria de IA começou a partir de uma acumulação de períodos anteriores.

David Kirk, o ex-cientista-chefe da Nvidia, sempre sonhou em tornar a capacidade de renderização 3D das GPUs universal, não se limitando apenas à área de jogos.

Sob a liderança de David Kirk e Jensen Huang, a Nvidia lançou em 2007 a revolucionária plataforma de computação unificada CUDA, liberando enormes recursos de computação.

Mas na época, a CUDA não impressionou de todo os investidores; pelo contrário, devido ao enorme investimento na criação de um sistema de “supercomputação” à frente de seu tempo, os lucros da NVIDIA foram drasticamente reduzidos, e Wall Street estava em descontentamento.

O apresentador do popular podcast “Acquired”, Ben Gilbert, que faz sucesso no Vale do Silício, comentou: “Eles não estavam mirando em um grande mercado, mas sim em um canto obscuro da computação acadêmica e científica, mas gastaram bilhões de dólares para isso.”

Os sons do exterior não afetaram Jensen Huang, que há mais de uma década investe em CUDA, levando a NVIDIA à posição atual.

Jensen Huang vê a capacidade de computação como o núcleo. Seja em IA, condução autónoma, metaverso, robótica ou criptomoedas, a NVIDIA está a usar a imensa capacidade de computação para encontrar novas oportunidades.

Poder de computação, a arma eterna da Nvidia.

Três falhas

Em 2023, Jensen Huang fez um discurso na cerimônia de formatura da Universidade de Taiwan, onde compartilhou três histórias de falhas e ensinou aos estudantes universitários os segredos do sucesso da Nvidia.

A primeira falha, sobrevivi à beira da falência.

Em 1994, o primeiro cliente da Nvidia foi a empresa japonesa de jogos SEGA, que projetou placas gráficas para o seu console.

Mas no segundo ano, a Microsoft lançou a interface gráfica Direct3D para a plataforma Windows, o que deixou a Nvidia muito alarmada, pois havia um conflito com seu design.

No final, a Nvidia decidiu rescindir o contrato com a SEGA e optar pelo desenvolvimento de GPUs para a plataforma Windows. Esta é uma decisão arriscada, pois a SEGA era o único cliente deles, mas foi abandonada. O financiamento da Nvidia só pode sustentar-se por 6 meses e, se não lançarem um novo produto nesse período, enfrentarão o risco de falência.

Felizmente, quando os fundos estavam prestes a acabar, a apenas um mês da falência, a Nvidia projetou o chip Riva 128 e teve sucesso. No final de 1997, as vendas do Riva 128 ultrapassaram um milhão de unidades, permitindo assim à Nvidia sobreviver.

A segunda falha, desistir dos lucros de curto prazo, alcançou a grandeza futura.

Em 2007, a NVIDIA lançou o plano de computação acelerada com GPU CUDA, com a visão de tornar o CUDA um modelo de programação capaz de melhorar uma variedade de aplicações, desde cálculos científicos e simulações físicas até processamento de imagens.

Criar um novo modelo de computação é muito difícil, desde que o IBM System 360 foi lançado, o modelo de computação da CPU existe como padrão da indústria há 60 anos.

O CUDA exige que os desenvolvedores reescrevam aplicações para demonstrar os benefícios da GPU; mas, para desenvolver tais programas, é necessário ter uma grande base de utilizadores e uma grande demanda para motivar os desenvolvedores a criar.

Para resolver a questão “o que veio primeiro, o ovo ou a galinha”, a NVIDIA utilizou suas já numerosas placas gráficas GForce para jogos, a fim de estabelecer uma base de usuários. No entanto, o custo adicional do CUDA é muito alto, resultando em uma queda acentuada nos lucros da NVIDIA ao longo dos anos, e seu valor de mercado tem flutuado em torno de 1 bilhão de dólares.

O desempenho fraco da Nvidia ao longo dos anos levou os acionistas a questionar o CUDA. Os acionistas preferem que a empresa se concentre em aumentar a rentabilidade, mas a Nvidia manteve-se firme, acreditando que a oportunidade de computação acelerada chegará.

Jensen Huang fundou uma conferência chamada GTC, promovendo incansavelmente o CUDA em todo o mundo. No final, o esforço valeu a pena, e realmente surgiram uma série de aplicações, incluindo reconstrução CT, dinâmica molecular, física de partículas, dinâmica de fluidos e processamento de imagem.

Até 2012, os pesquisadores de IA descobriram o potencial do CUDA. O famoso especialista em IA Alex Krizhevsky treinou o AlexNet na GForce GTX 580, desencadeando a explosão da inteligência artificial.

A terceira falha, a Nvidia sai do mercado de chips para smartphones.

Ainda se lembra do palco conjunto de Lei Jun e Jensen Huang?

Em 2013, a convite de Lei Jun, Jensen Huang participou do lançamento do Xiaomi Mi 3.

Quando era jovem, Jensen Huang chegou aos Estados Unidos e foi solicitado por Lei Jun a falar em chinês. Ele não falava fluentemente, mas disse confiantemente em chinês: “A GPU da NVIDIA é a melhor do mundo.”

Na altura, o modelo topo de gama Xiaomi 3 vinha equipado com a versão móvel do processador Tegra 4 lançado pela NVIDIA, que também foi o último suspiro desta série.

Na altura, o mercado de telemóveis estava a emergir e a Nvidia também entrou no mercado de chips móveis. Apesar de todo o mercado de telemóveis ser muito grande, a Nvidia poderia ter lutado por quota de mercado, mas tomou uma decisão difícil: desistir deste mercado.

Jensen Huang afirmou que a missão da NVIDIA é construir computadores que os computadores comuns não conseguem, e que eles devem se dedicar a realizar essa visão, fazendo uma contribuição única. A retirada estratégica da NVIDIA foi recompensada.

Conselhos de vida: passar por dificuldades, reduzir as expectativas

Em 2024, Jensen Huang voltou à sua alma mater, a Universidade de Stanford, e fez uma palestra na escola de negócios, compartilhando algumas experiências de vida.

Quando o apresentador perguntou a Jensen Huang se ele tinha algum conselho para os estudantes de Stanford sobre o sucesso, ele respondeu: “Eu espero que todos vocês tenham a oportunidade de passar por muita dor e dificuldades.”

Ele mencionou que uma das suas maiores qualidades é que “as minhas expectativas são muito baixas”.

Jensen Huang afirmou que a maioria dos graduados de Stanford tem expectativas muito altas sobre si mesmos, mas eles definitivamente merecem essas altas expectativas, pois vêm de uma das melhores universidades do mundo, cercados por colegas igualmente incríveis, e ter altas expectativas é algo muito natural.

“As pessoas que têm expectativas muito altas para si mesmas costumam ter baixa resiliência,” disse Huang Renxun, “infelizmente, a resiliência é crucial para alcançar o sucesso.”

Jensen Huang enfatizou que “o sucesso não vem da sabedoria, mas sim do caráter, e o caráter é moldado pelas dificuldades.”