Как NVIDIA преодолела три технологических цикла, трансформировавшись из игрового графического процессора в лидера AI вычислительной мощности?

Автор: Шенчао TechFlow

Исходное название: История успеха NVIDIA: от гиганта игр и криптомайнинга до оружейного магната ИИ

30 октября рыночная капитализация Nvidia превысила 5 триллионов долларов, что больше годового ВВП таких развитых стран, как Япония и Германия.

С 12 долларов на момент上市 в 1999 году, с учетом корректировки после сплита, NVIDIA за 26 лет создала более 8000-кратную доходность.

NVIDIA, самая завидная черта которой заключается в том, что она «не подвержена циклам», остаётся основой инфраструктуры, постоянно «собирая налоги», независимо от того, чем бы вы ни занимались, вы не сможете обойтись без неё.

Как создатель GPU, NVIDIA воспользовалась возможностью “PC-волны” и, с爆发ом игрового рынка, вошла в каждый дом;

Затем, в условиях слабости игрового бизнеса, наступил бычий рынок криптовалют, видеокарты Nvidia широко использовались для “добычи” криптовалют, таких как Ethereum, тихо зарабатывая деньги;

Затем возникла индустрия умных автомобилей, и бизнес по производству бортовых чипов также быстро развивался;

В конце концов, ChatGPT появился на сцене, а Nvidia превратилась в торговца оружием ИИ…

Оглядываясь на историю роста NVIDIA, она также не раз шаталась на грани провала и банкротства. Дженсен Хуанг (黄仁勋) однажды восклицал: «Моя воля к жизни превышает почти все усилия всех, кто хочет меня убить.»

NVIDIA, создатель GPU

Рождение графических процессоров (GPU) следует начать с 90-х годов XX века.

В то время некоторые люди из Силиконовой долины предложили идею: можно облегчить нагрузку на центральный процессор (ЦП), используя специализированные чипы, такие как звуковые карты для обработки звука и сетевые карты для обработки сети. По той же логике, создание чипа, который будет отвечать за вывод изображения на компьютер, то есть видеокарты (Graphic Card), также было бы вполне естественным. Например, выпущенная в конце 1994 года игровая консоль PlayStation от Sony использовала видеокарту для обработки изображений.

Однако в то время существовало много различных путей развития технологий графических карт. Прорыв, найденный NVIDIA, заключался в том, чтобы достичь ускорения 3D-графики с помощью параллельных вычислений, особенно в области игр. Параллельные вычисления подразумевают разделение сложной задачи на множество мелких задач, которые затем обрабатываются одновременно, что повышает вычислительную эффективность.

В 1999 году NVIDIA выпустила видеокарту под названием GeForce. Эта видеокарта была специально разработана для игр и акцентировалась на “параллельных вычислениях”, что значительно повышает возможности обработки 3D-графики, обеспечивая более плавный и реалистичный игровой опыт.

Успех GeForce быстро поднял NVIDIA на вершину и сделал её лидером в области видеокарт.

В то время не только NVIDIA занималась исследованием графических процессоров, но NVIDIA успешно привязала себя к ярлыку “изобретатель GPU”.

Руководитель отдела маркетинга Nvidia Дэн Виволи использовал концепцию “графического процессора” (GPU) для продвижения своих чипов. Он считал, что если Nvidia будет постоянно подчеркивать, что она является изобретателем GPU, то сможет стать лидером в отрасли.

Впоследствии это действительно так, NVIDIA стала синонимом GPU, полагаясь на маркетинг GPU, NVIDIA открыла для себя новый путь.

NVIDIA, главный победитель криптозимы

Рыночная капитализация Nvidia выросла с 14 миллиардов долларов в 2016 году до пиковых 175 миллиардов долларов в 2018 году; возможно, за двухлетним ростом более чем в 10 раз стоит бум майнинга криптовалют.

В 2017 году криптовалюты вошли в большой бычий рынок, привлекая множество майнеров, которые начали охоту за GPU. GPU стал печатной машиной, глобальные продажи видеокарт резко возросли, а цены также сильно увеличились.

Например, графическая карта модели NVIDIA GTX 1060, используемая майнерами, стоила примерно 1650 юаней за штуку до мая 2017 года, а после июня 2017 года цена возросла до около 2900 юаней.

NVIDIA стала большим победителем за криптовалютным бычьим рынком, получив богатство свыше.

Благодаря буму крипто-майнинга, выручка Nvidia за финансовый год 2018 года достигла нового рекорда в 9,7 миллиарда долларов. Генеральный директор Хуан Женсюн заявил: “Наши GPU поддерживают крупнейшие в мире распределенные суперкомпьютеры, и именно это делает их столь популярными в сфере криптовалют”. Кроме того, Nvidia выпустила специализированные карты для майнинга, такие как GTX 1060 3GB, а также профессиональные карты P106 и P104.

В 2020 году, после двухлетнего медвежьего рынка, крипторынок снова отправился в путь, биткойн вырос более чем в 2 раза, эфириум вырос в 4 раза, а NVIDIA снова стала bénéficiarом “крипто-бум”.

NVIDIA быстро отреагировала и активно вступила на рынок майнинга, выпустив серию профессиональных майнинг-карт CMP, которые лишены графических функций, имеют более низкое пиковое напряжение и частоту ядра для повышения производительности и эффективности майнинга.

!

В конце 2020 года NVIDIA выпустила видеокарты серии RTX30, среди которых начальная RTX3060 имела ценник в 2499 юаней, а RTX3090 была оценена в 11999 юаней. Однако с ростом цен на криптовалюту цена RTX3060 возросла до 5499 юаней, а RTX3090 даже достигла 20000 юаней.

После публикации финансового отчета за первый квартал 2021 года, финансовый директор NVIDIA Колетт Кресс сообщила, что продажи криптопроцессоров NVIDIA достигли 155 миллионов долларов, а видеокарты, используемые для “майнинга”, составили четверть общего объема продаж в первом квартале.

В 2021 году доход компании NVIDIA достиг рекордных 26,91 миллиарда долларов, что на 61% больше, чем в предыдущем финансовом году, а ее рыночная капитализация на время превысила 800 миллиардов долларов. Однако хорошее время не продлилось долго: в сентябре 2022 года, после объединения уровня исполнения Ethereum и уровня консенсуса Proof of Stake, механизм блокчейн-сети Ethereum перешел от PoW (доказательство работы) к PoS (доказательство доли), и эпоха майнинга на графических процессорах постепенно подошла к концу.

Это в какой-то мере также повлияло на развитие NVIDIA: в третьем квартале 2022 года выручка и чистая прибыль компании снизились, квартальная выручка составила всего 5,931 миллиарда долларов, что на 17% меньше по сравнению с прошлым годом, а чистая прибыль составила лишь 680 миллионов долларов, что на целых 72% меньше по сравнению с прошлым годом. 23 ноября 2022 года цена акций NVIDIA составила 165 долларов за акцию, что почти на половину меньше по сравнению с максимальным уровнем прошлого года.

В то время как зарубежные СМИ, такие как “Финансовый провал”, так и отечественные технологические СМИ, были настроены пессимистично по отношению к NVIDIA.

!

!

В крайнем затруднении, не ожидая, ветер снова подул в сторону ИИ и больших моделей, и NVIDIA снова оказалась в центре событий.

NVIDIA, продавец оружия ИИ

В марте 2016 года AlphaGO победил Ли Сидзюня, что потрясло мир и вызвало бурные обсуждения о ИИ.

Через месяц Хуан Жэньсюн на конференции GTC China официально объявил, что NVIDIA больше не является полупроводниковой компанией, а компанией по вычислениям в области искусственного интеллекта.

В августе 2016 года произошел исторический момент: компания NVIDIA пожертвовала своей первой AI суперкомпьютер DGX-1 вновь созданному OpenAI. Генеральный директор компании, Дженсен Хуанг, лично доставил этот компьютер в офис OpenAI, а тогдашний председатель правления Илон Маск открыл упаковку с помощью ножа для вскрытия посылок.

Хуан Рэнсюнь оставил фразу: «Для вычислений и будущего человечества я пожертвовал первый в мире DGX-1.»

!

!

Затем OpenAI обучила всемирно известный ChatGPT на суперкомпьютере Nvidia, и обновленный аппаратный продукт Nvidia DGX H100 стал предметом бешеного спроса на рынке, что привело к дефициту.

Рим не был построен за один день, доминирование NVIDIA в сфере ИИ началось с накоплений более раннего периода.

Бывший главный ученый NVIDIA Дэвид Керк (David Kirk) давно мечтал о том, чтобы универсализировать вычислительную мощность 3D-графики GPU, не ограничиваясь только игровой индустрией.

Под руководством Дэвида Кирка и Дженсена Хуаня, NVIDIA в 2007 году выпустила революционную платформу для унифицированных вычислений на GPU CUDA, освободив огромные ресурсы вычислительной мощности.

Но в тот момент CUDA совершенно не впечатлила инвесторов, а наоборот, из-за огромных вложений в создание опережающей свое время системы “суперкомпьютинга” прибыль NVIDIA значительно сократилась, и Уолл-стрит за это освистала компанию.

Ведущий популярного подкаста в Силиконовой долине «Acquired» Бен Гилберт прокомментировал это: «Они тогда не нацеливались на большой рынок, а на неясный уголок академических и научных расчетов, но на это они потратили десятки миллиардов долларов».

Голоса извне не повлияли на Дженсена Хуана, его многолетние усилия в области CUDA позволили NVIDIA занять нынешнюю позицию.

Хуан Жэньсюн рассматривает вычислительную мощность как ядро. Будь то ИИ, автономное вождение, метавселенная, роботы или криптовалюта, NVIDIA использует огромную вычислительную мощность для поиска новых возможностей.

Мощность вычислений — вечное оружие NVIDIA.

Три неудачи

В 2023 году Хуан Жэньсюнь выступил на выпускной церемонии в Тайваньском университете, он поделился тремя историями провалов и передал студентам секреты успеха NVIDIA.

Первый раз неудача, выжили на грани банкротства.

В 1994 году первым клиентом Nvidia стала японская игровая компания SEGA, которая разработала графические карты для своих игровых консолей.

Но на второй год Microsoft выпустила графический интерфейс Direct3D для платформы Windows, что вызвало у Nvidia сильное волнение, так как это противоречило их дизайну.

В конечном итоге Nvidia решила прекратить контракт с SEGA и сосредоточиться на разработке GPU для платформы Windows. Это рискованное решение, так как SEGA была их единственным клиентом, и они ее оставили. Финансирование Nvidia может продлиться только 6 месяцев, и если в этот период не будет выпущен новый продукт, они столкнутся с риском банкротства.

К счастью, за месяц до банкротства, когда средства почти иссякли, Nvidia разработала чип Riva 128 и добилась успеха. К концу 1997 года объем поставок Riva 128 превысил 1 миллион единиц, благодаря чему Nvidia смогла выжить.

Второй раз неудача, отказ от краткосрочной прибыли привел к великому будущему.

В 2007 году NVIDIA запустила программу вычислений с ускорением GPU CUDA, с видением сделать CUDA программной моделью, которая может улучшить различные приложения, от научных вычислений и физического моделирования до обработки изображений.

Создание новой вычислительной модели является очень сложной задачей; с момента выхода IBM System 360 вычислительная модель CPU существует как отраслевой стандарт уже 60 лет.

CUDA требует от разработчиков переписывать приложения, чтобы продемонстрировать преимущества GPU; но для разработки таких программ сначала необходима большая база пользователей и высокий спрос, чтобы подтолкнуть разработчиков к разработке.

Чтобы решить проблему “что было раньше: курица или яйцо”, компания Nvidia использовала свои уже имеющиеся игровые видеокарты GForce для создания пользовательской базы. Однако дополнительные затраты на CUDA были очень высоки, что привело к значительному снижению прибыли Nvidia на протяжении многих лет, а их рыночная капитализация колебалась в пределах миллиарда долларов.

Многолетние слабые результаты NVIDIA также заставили акционеров сомневаться в CUDA. Акционеры больше надеются, что компания сосредоточится на повышении прибыльности, но NVIDIA продолжает верить, что время ускоренных вычислений наступит.

Хуан Жэньсюн основал конференцию под названием GTC, неустанно продвигая CUDA по всему миру. В конечном итоге, труд не пропал даром, и действительно начали появляться приложения, включая реконструкцию КТ, молекулярную динамику, физику частиц, гидродинамику и обработку изображений.

До 2012 года исследователи ИИ обнаружили потенциал CUDA. Известный эксперт в области ИИ Алекс Кризевский обучил AlexNet на GForce GTX 580, что вызвало взрыв в области искусственного интеллекта.

Третий провал, Nvidia выходит с рынка мобильных чипов.

Ты помнишь, когда Лэй Цзюнь и Хуан Жэньсюнь выступали на одной сцене?

!

В 2013 году, по приглашению Лэй Цзюня, Хуан Жэньсюн присутствовал на презентации смартфона Xiaomi 3.

Когда Хуан Жэньсюн в молодости приехал в США, Лэй Цзюнь попросил его говорить по-китайски. Он не говорил очень свободно, но уверенно произнес на китайском: “GPU от NVIDIA — лучшие в мире.”

В то время флагманская версия Xiaomi 3 была оснащена мобильной версией процессора Tegra4, выпущенного компанией NVIDIA, что стало последним представителем этой серии.

В то время на рынке мобильных телефонов начался рост, и NVIDIA также вошла на рынок мобильных чипов. Хотя весь рынок мобильных телефонов был очень большим, NVIDIA могла бы бороться за долю рынка, но они приняли трудное решение: отказаться от этого рынка.

Хуан Жэньсюн заявил, что миссия NVIDIA заключается в создании компьютеров, которые обычные компьютеры не могут построить, и они должны стремиться к реализации этой цели, внося уникальный вклад. Стратегический отход NVIDIA оправдал себя.

Совет по жизни: пережить страдания, снизить ожидания

В 2024 году Хуан Жэньсюн вернулся в свою альма-матер, Стэнфордский университет, и выступил с лекцией в бизнес-школе, поделившись некоторым жизненным опытом.

Когда ведущий спросил Хуан Жиньсюня, есть ли у него советы для студентов Стэнфорда о том, как добиться успеха, он ответил: “Я надеюсь, что у вас будет возможность пережить много страданий и испытаний.”

Он упомянул, что одно из его самых больших достоинств — это “мои ожидания очень низкие”.

Хуан Жэньсюн заявил, что большинство выпускников Стэнфорда имеют высокие ожидания от себя, и они абсолютно заслуживают этих высоких ожиданий, потому что они пришли из одного из лучших университетов на Земле, окружены такими же невероятными сверстниками, и иметь высокие ожидания — это вполне естественно.

“У людей, которые имеют очень высокие ожидания от себя, часто низкая устойчивость (resilience),” сказал Хуан Жэньсюнь, “к сожалению, устойчивость крайне важна для достижения успеха.”

Хуан Жэньсюн подчеркивает: «Успех не приходит от ума, а от характера, а характер формируется через страдания.»