Продукцію Nvidia називають новим золотом у Big Tech, а засновника бізнесу Дженсена Хуанга — Тейлор Свіфт від технологій. Хоча назви компанії та її продуктів можуть нічого не казати пересічному споживачу, саме Nvidia забезпечує роботу штучного інтелекту, без якого неможливі ChatGPT, безпілотні автомобілі або ринки криптовалют.
Ось головне, що треба знати про Nvidia:
- Станом на листопад 2024 року була найдорожчою компанію в світі з капіталізацією близько 3,5 трильйони доларів.
- Є однією з найважливіших компаній, що формує траєкторію розвитку штучного інтелекту (ШІ), постачаючи для його перегонів основне обладнання — потужні графічні процесори. Топ-компанії стоять в черзі, щоб отримати продукцію Nvidia.
- Хоча історія компанії налічує більше 30 років, її «стратосферне» зростання почалося після дебюту ChatGPT у листопаді 2022 року: відтоді ціна акцій виробника чіпів збільшилася більше ніж у сім разів, а ринкова капіталізація — майже в дев’ять разів.
Стартап без назви: графічні процесори для геймерів
Народження Nvidia нагадує класичну сцену з голлівудського кіно про стартапи. Одного дня у квітні 1993-го троє молодих людей зібралися в забігайлівці в неблагополучному районі Сан-Хосе, щоб обговорити бізнес-ідеї.
Nvidia починала з випуску графічних процесорів для геймерів
Двоє інженерів з Sun Microsystems Кріс Малаховскі та Кертіс Прім, а також спеціаліст з вироблення мікросхем у LSI Logic Дженсен Хуанг дійшли висновку, що невдовзі на ринку будуть затребувані графічні процесори — спеціалізовані мікросхеми для користувачів відеоігор. Вони саме набували популярності та потребували швидшої і реалістичнішої графіки, ніж та, що забезпечували звичайні центральні процесори.
Ось як Bloomberg пояснює різницю між звичайним та центральним процесорами: припустімо, ви йдете в продуктовий магазин. Ваш кошик для покупок — це центральний процесор. Ви завантажуєте потрібні товари один за одним і йдете до каси. Це цілком нормальний спосіб шопінгу. Однак уявіть, що вам потрібно скупитися швидше і масштабніше. В цьому випадку простіше найняти десятки людей з кошиками, які одночасно їх завантаживатимуть: один — пластівцями, другий — фруктами, третій — туалетним папером. Так працює графічний процесор (GPU).
Ми вважали, що ця модель обчислень може вирішити проблеми, які не під силу обчисленням загального призначення, — каже Дженсен Хуанг. — Ми також помітили, що відеоігри є однією з найбільш складних обчислювальних проблем і невдовзі матимуть неймовірно високий обсяг продажів. Ці дві умови трапляються не дуже часто. Відеоігри були нашим маховиком для виходу на великі ринки.
Спочатку компанія не мала назви. Співзасновники не могли придумати жодної, і всі створені файли називали просто NV («next version»). Коли справа дійшла до реєстрації і бізнес треба було якось назвати, підприємці почали перебирати слова зі сполученням NV, поки не дійшли до латинського «invidia» — «заздрість».
«Ви не можете чекати, поки перед вами з’явиться можливість_ ви повинні її передбачити», — каже Дженсен Хуанг
Перший чіп Nvidia, NV1, був випущений у 1995 році. Його розробка обійшлася в 10 мільйонів доларів, отриманих від інвесторів. Але через технологічні проблеми продукт продавався погано, і компанія довго вдосконалювала його. В процесі підприємці ледь не збанкрутіли і змушені були звільнити половину співробітників — близько 40 людей. Врешті тільки третій чіп, RIVA 128, випущений у 1997 році, завоював ринок, адже був на 400 відсотків швидший, ніж будь-який інший графічний процесор.
У 1998 році, в період розквіту комп’ютерних ігор, Nvidia отримала 4,1 мільйона доларів прибутку, а наступного року вийшла на біржу. До 2006 року компанія поставила 500 мільйонів графічних процесорів і інтегрувала свою технологію в Sony PlayStation 3 і першу консоль Microsoft Xbox.
Ключ до успіху Nvidia полягав не лише в розробці дедалі швидших і потужніших графічних процесорів. Компанія впровадила підхід «повного стеку»: окрім мікросхем, розробляла програмне забезпечення для їх запуску та кабелі для з’єднання. У 2006 році Nvidia представила CUDA (Compute Unified Device Architecture) — мову програмування з відкритим кодом, яка значно полегшила програмування GPU. Також компанія вклала гроші в навчання програмістів та просування продукту.
Сьогодні в усьому світі налічується приблизно 5 мільйонів розробників CUDA. Цей крок став потужною конкурентною перевагою Nvidia, адже інші виробники графічних процесорів майже не інвестували у створення подібного програмного забезпечення та роботу зі спільнотами розробників.
Штучний інтелект: можливість для Nvidia
Тепер, коли Nvidia стала однією з найдорожчих компаній світу під керівництвом Дженсена Хуанга (двоє інших співзасновників раніше залишили бізнес), його колеги стверджують: Хуанг завжди знав про потенціал графічних процесорів і був впевнений, що вони здатні на щось більше, ніж просто підтримка відеоігор. Зокрема — на роботу з масивами даних, на якій побудований штучний інтелект.
Методи глибокого навчання, що лежать в основі штучного інтелекту, почали розвиватися ще у 80-90-х роках. Але злетіти їм заважали два фактори: кількість даних та обчислювальні потужності. Якщо перше питання вирішив розвиток інтернету, то з другим були проблеми.
Навчання великих нейронних мереж вимагає від мікросхеми виконання одних і тих самих обчислень мільйони або мільярди разів. Центральні процесори здатні виконувати лише одне обчислення за раз, натомість графічні — багато обчислень паралельно. Саме на це зробили ставку в Nvidia, коли бум штучного інтелекту в Кремнієвій долині тільки починався.
Нам пощастило, що робота зі світовими університетами та дослідниками була вродженою для нашої компанії, — пояснює голова Nvidia. — Ми вже працювали над CUDA, і перші користувачі CUDA були дослідниками, тому що ми демократизували суперкомп’ютери. CUDA використовується не лише для штучного інтелекту, а й практично для всіх галузей науки: від молекулярної динаміки до візуалізації, КТ-реконструкції до сейсмічної обробки, моделювання погоди та квантової хімії. Коли настав час і ми зрозуміли, що глибоке навчання може бути справді цікавим, для нас було природно повернутися до дослідників, знайти кожного окремого дослідника ШІ на планеті та спитати: «Як ми можемо допомогти вам просунути вашу роботу?»
Хуанг відвідував усі тематичні конференції та цікавився, які системи та стеки програмного забезпечення потрібні для прогресу в розробках. Коли у 2015 році Ілон Маск та Сем Альтман заснували OpenAI, Дженсен знав, що їм потрібен суперпотужний комп’ютер для обчислення великих масивів даних.
Перша версія під назвою DGX H100 складалася з 35 тисяч деталей, коштувала 129 тисяч доларів, була розміром з портфель та важила більше 30 кілограмів. Установка містила вісім взаємопов’язаних графічних процесорів, які могли за дві години переробити те, на що традиційному комп’ютерному процесору знадобилося би більше шести днів. У 2016 році Хуанг особисто подарував новий суперком’ютер Ілону Маску та Сему Альтману.
Дженсен Хуанг особисто привіз Ілону Маску новий суперкомп’ютер для роботи ШІ
Другим продуктом для центрів обробки даних стала віддалена графіка, яка розмістила наші графічні процесори у світових корпоративних центрах обробки даних, — каже голова Nvidia. — Це привело нас до нашого третього продукту: об’єднання CUDA та графічного процесору в суперкомп’ютер.
У 2019 році Nvidia купила ізраїльську мережеву та комутаційну компанію Mellanox за 7 мільярдів доларів. Ця угода дала їй технологію, яка допомагає клієнтам створювати гігантські кластери з десятків або сотень тисяч графічних процесорів, оптимізованих для навчання найбільших моделей ШІ.
Nvidia в Big Tech: черга за новою технологією
Хоча Маск та Альтман вже давно не ведуть сумісний бізнес, обидва продовжують замовляти продукти Nvidia для своїх проєктів: Маск — для безпілотних автомобілів, Альтман — для ChatGPT, «мозок» якого складається з понад 20 тисяч графічних процесорів.
Те саме стосується інших топ-компаній, які використовують штучний інтелект. Наразі Nvidia опинилася в центрі найважливішої світової технології: виробництва певного типу мікросхем, які називаються прискорювачами центрів обробки даних. Вони є критично важливим компонентом хмарної інфраструктури Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta та інших гігантів, які стають в чергу, щоб отримати продукт.
Середній час очікування замовлення для клієнтів Nvidia становить вісім місяців. Попит регулярно перевищує пропозицію: згідно зі звітом Morgan Stanley, її найсучасніший продукт Blackwell на 2025 рік вже розпроданий за передзамовленнями. Ілон Маск і засновник Oracle Ларрі Еллісон навіть запрошували Хуанга на вечерю до японського ресторану Nobu в Пало-Альто, щоб лобіювати збільшення обсягів виробництва графічних процесорів.
За словами аналітика New Street П’єра Феррагу, навіть найвпливовіші люди в галузі поводяться з Хуангом «дуже, дуже ввічливо»: «Усі бояться розлютити Nvidia».
Дженсен Хуанг: рок-зірка в світі напівпровідників
Ви не можете чекати, поки перед вами з’явиться можливість, щоб скористатись нею, тому ви повинні її передбачити, — вважає Дженсен Хуанг. — Моя робота як генерального директора полягає в тому, щоб зазирнути за кути та передбачити, де колись відкриються можливості.
61-річний Хуанг вирізняється з-поміж інших генеральних директорів своїм образом рок-зірки (чорна шкіряна куртка, чорна футболка, чорні джинси) та нетиповою культурою горизонтального управління. З понад 30 тисяч співробітників Nvidia 60 людей підпорядковані безпосередньо гендиректору. Він не визнає ієрархію і зустрічі сам на сам. Натомість віддає перевагу масовим зібранням, щоб кожен з топ-менеджерів постійно вчився на фідбеках та спостерігав за стилем вирішення питань. У разі технологічних проблем Ханг викликає на такі зустрічі безпосередньо виконавців, щоб дізнатись та швидко усунути причину.
Через впізнаваний стиль та популярність Дженсена Хуанга інколи називають рок-зіркою в світі напівпровідників
Все це викликає суперечливі відгуки: дехто вважає Nvidia складним місцем для роботи, інші впевнені, що саме така стратегія дозволяє компанії бути достатньо спритною, щоб залишатися в лідерах розробки мікросхем та прогресу штучного інтелекту.
Хуанг, який входить в топ-20 найбагатших людей світу, керує Nvidia більше 30 років (рекорд для галузі) і не збирається йти на пенсію.
Нашу компанію було створено для того, щоб я знав, як нею керувати, — каже він.
Керівник Meta Марк Цукерберг назвав Хуанга «Тейлор Свіфт від технологій» через його статус знаменитості. На рідному Тайвані шанувальники дійсно ставляться до Дженсена як до зірки — просять позувати для фотографій і навіть підписувати частини тіла.
Рекордні прибутки та конкуренція
У червні 2024 року Nvidia вперше в своїй історії стала найдорожчою компанією в світі, випередивши Apple та Microsoft. Потім вона поступилася Apple, щоб на початку листопада 2024 року знову зайняти першу сходинку в рейтингу. Але наприкінці місяця Apple повернула собі перше місце.
Протягом наступного року змагання за ринкову капіталізацію технологій у 4 трильйони доларів буде головним між Nvidia, Apple і Microsoft, — вважають аналітики.
20 листопада цього року Nvidia оприлюднила фінансові результати за третій квартал з рекордними показниками. Квартальний дохід склав 35,1 мільярди доларів — на 17 відсотків більше, ніж у другому кварталі, і на 94 відсотки — ніж рік тому. Левову частку доходу, 30,8 мільйони, становить дохід від дата центрів, який за рік виріс на 112 відсотків.
Nvidia конкурує з Apple за перше місце в рейтингу найдорожчих компаній
Як не дивно, після оголошення фінансових результатів ціна акцій Nvidia почала падати. Це пояснюють кількома факторами: перегрітим ринком та надто високими очікуваннями інвесторів, можливою зустріччю керівництва Nvidia з китайськими офіційними особами та загальною лихоманкою на ринку через результати виборів президента США.
Менше з тим, наразі Nvidia залишається беззаперечним лідером на ринку процесорів для ШІ з часткою понад 90 відсотків. Найближчі конкуренти, AMD та Intel, не мають відповідного досвіду, технологій та інвестицій, щоб наздогнати Nvidia.
Поки експерти розходяться в думках щодо термінів, в які Nvidia вдасться утримувати лідерство. Компанія стикається з загрозами не тільки від AMD та Intel, але і від нових стартапів, які активно залучають фінансування, щоб захопити шматок ринку обчислень ШІ.Також не варто забувати про топових клієнтів Nvidia, які прагнуть самі виробляти потрібні мікросхеми. Дженсен Хуанг чітко усвідомлює, що лідерська позиція Nvidia може виявитися швидкоплинною.
Я роблю все можливе, щоб не збанкрутувати, — каже він. — Я роблю все можливе, щоб не зазнати невдачі.
