Содержание
До недавнего времени только четыре американские компании имели оценка в 1 триллион долларов: Алфавит, Амазонка, Яблокои Майкрософт. В этом списке технологических гигантов теперь есть имя NVIDIA, компания, известная большинству людей по производству видеокарт (GPU) для персональных компьютеров. Однако искусственный интеллект, а не традиционные графические процессоры, является движущей силой недавнего стремительного восхождения NVIDIA в эксклюзивный «клуб на триллион долларов».
NVIDIA начал жизнь в апрель 1993 г. и с тех пор превратилась в мегакомпанию, в которой работают более 26 000 человек по всему миру, а ее рыночная капитализация составляет 1,19 триллиона долларов США. На этой неделе компания со штаб-квартирой в Санта-Кларе, штат Калифорния, опубликовала на NASDAQ свои последние финансовые показатели. Эти цифры показывают, что NVIDIA наслаждалась Выручка во втором квартале 2024 финансового года составила 13,51 миллиарда долларов.что на 101% больше, чем в прошлом году.
Геймеры хорошо знакомы с именем NVIDIA, поскольку компания уже давно производит некоторые лучшие видеокарты в отрасли. Новейшие видеокарты NVIDIA позволяют геймерам наслаждаться яркими 3D-изображениями с реалистичными световыми эффектами по той же цене, что и максимальная. Приветственный бонус Mybookie награды. Хотя подразделение NVIDIA по производству видеокарт работает исключительно хорошо, именно подразделение центров обработки данных компании генерирует основную часть доходов.
Спрос на оборудование искусственного интеллекта
Дата-центр NVIDIA Подразделение также производит графические процессоры, но они отличаются от тех, которые используются в компьютерах, используемых видеогеймерами. Вместо этого эти мощные графические процессоры для центров обработки данных ускоряют глубокое обучение, машинное обучение и высокопроизводительные вычисления, необходимые для развития самого сложного искусственного интеллекта.
В дата-центре также представлено первое в мире портфолио специально созданные суперкомпьютеры с искусственным интеллектомсамую мощную в мире серверную платформу и корпоративное программное обеспечение, связанное с созданием и развитием искусственного интеллекта.
Сказать, что бизнес в этом подразделении NVIDIA процветает, значит не сказать ничего. Выручка дата-центра NVIDIA во втором квартале 2024 финансового года NVIDIA составила $10,32 млрд, что на 141% больше, чем в предыдущем квартале, и на 171% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
Дженсен Хуанггенеральный директор и основатель NVIDIA, объяснил, что гонка за разработку лучшего искусственного интеллекта является движущей силой рекордных доходов NVIDIA.
«Началась новая компьютерная эра. Компании по всему миру переходят от универсальных вычислений к ускоренным вычислениям и генеративному искусственному интеллекту. Графические процессоры NVIDIA, соединенные с помощью нашей сетевой и коммутационной технологии Mellanox и работающие под управлением нашего программного стека CUDA AI, составляют вычислительную инфраструктуру генеративного искусственного интеллекта».
«В течение квартала крупные поставщики облачных услуг анонсировали масштабную инфраструктуру искусственного интеллекта NVIDIA H100. Ведущие поставщики корпоративных ИТ-систем и программного обеспечения объявили о партнерстве, чтобы внедрить ИИ NVIDIA во все отрасли. Гонка за принятием генеративного искусственного интеллекта продолжается».
NVIDIA загнала рынок процессоров искусственного интеллекта в угол
NVIDIA имеет примерно 95% рынка графических процессоров для машинного обучения, и за этот факт компания должна поблагодарить своего генерального директора и основателя. Когда компания была запущена в 1993 году, она сосредоточилась на улучшении графики для игр и других приложений.
Графические процессоры превосходно справляются с одновременной обработкой множества небольших вычислений и задач, например, с миллионами пикселей на экране компьютера. Исследователи из Стэндфордский Университет в 2006 году обнаружил, что графические процессоры можно использовать для ускорения математических задач, чего не могут сделать повседневные процессоры (ЦП).
Дженсен приступил к инвестированию огромных ресурсов в создание программируемых графических процессоров. Большинство геймеров были в блаженном неведении о новой функции, поскольку она не повлияла на визуальную составляющую их игры. Тем не менее, это позволило исследователям выполнять высокопроизводительные вычисления и программировать на повседневных потребительских компьютерах.
Алекснет запущен в 2012 году, через шесть лет после открытия исследователей Стэнфордского университета. Alexnet представлял собой искусственный интеллект, который мог быстро классифицировать изображения. Разработчики программного обеспечения обучили Alexnet использование двух программируемых графических процессоров NVIDIA, а процесс обучения занял меньше недели. По оценкам этих разработчиков, обучение Alexnet при использовании обычных процессоров и методов заняло бы месяцы.
Ученые-компьютерщики узнали, насколько удивительно быстро программируемые графические процессоры NVIDIA обрабатывают нейронные сети, и начался всплеск спроса на современные графические процессоры.
Инструменты, которые обучили ChatGPT
30 ноября 2022 года кажется безобидной датой, но однажды ее запомнят как день, когда искусственный интеллект предпринял важные шаги для интеграции в реальный мир. ЧатGPTВ тот день состоялся первый релиз мощного искусственного интеллекта, который дает человеческие ответы на вопросы.
Основная функция ChatGPT — имитировать человеческий разговор, но он оказался гораздо более универсальным. Пользователи сообщают, что ChatGPT сочиняет музыку, генерирует бизнес-идеи, пишет стихи и песни и даже отлаживает компьютерные программы.
Разработчики и программисты ChatGPT в комплекте 10 000 мощных графических процессоров NVIDIA для обучения программного обеспечения, каждое из которых стоит от 10 000 до 15 000 долларов. По оценкам аналитиков, для продолжения развития ChatGPT может потребоваться до 30 000 графических процессоров, поскольку он учится становиться все более человечным.
Может ли пузырь NVIDIA лопнуть?
Инвесторы NVIDIA довольны результатами компании, но некоторые финансовые эксперты обеспокоены тем, что пузырь может внезапно лопнуть, как это произошло с другими технологическими компаниями.
Хотя NVIDIA в настоящее время загнала рынок графических процессоров, дружественных к искусственному интеллекту, в другие крупные полупроводниковые компании, такие как AMD и Intel создают графические процессоры, предназначенные для приложений искусственного интеллекта.
За долю рынка борются не только конкуренты NVIDIA: Amazon разработала специальный чип для обучения искусственного интеллекта, а Google создал тензорные процессоры (TPU) которые используются для некоторых задач машинного обучения в дополнение к предоставлению результатов знаменитых поисковых систем компании.
Кроме того, возникают вопросы относительно того, сможет ли NVIDIA продолжать удовлетворять спрос на свои новаторские графические процессоры. Во время и после пандемии COVID-19 наблюдалось глобальный дефицит полупроводников, что подняло цены до небес. Поскольку AMD и Intel сейчас разрабатывают свои предложения, спрос на важнейшие компоненты графических процессоров будет выше, чем когда-либо.
Наконец, существуют также этические проблемы, связанные с искусственным интеллектом. Многие эксперты считают, что NVIDIA должна проверять продукты, которые производят создатели искусственного интеллекта, в то время как опасения по поводу влияния мощного ИИ на человеческое общество не исчезают.