Американский производитель чипов и видеокарт — компания Nvidia стала самой дорогой в мире, обогнав по рыночной капитализации Microsoft и Apple — и достигнув показателя в 3.3 трлн долларов. Главный производитель чипов для искусственного интеллекта продолжает тесно взаимодействовать с именитым разработчиком ChatGPT — компанией Open AI.
Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг в конце апреля 2024 года встретился с главой компании OpenAI Сэмом Альтманом. Он показал американскому бизнесмену новую платформу Nvidia DGX H200. Это самая мощная система для искусственного интеллекта.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/GL9RS8yW4AAvqQI_large-scaled.jpg)
Этот визит повторил историю 2016 года: тогда гендиректор Nvidia привез в OpenAI систему DGX-1. С тех пор кооперация разработчика ИИ с главным производителем чипов для них позволила последней взлететь в финансовом плане.
В результате: отчет Nvidia за 2023 год демонстрирует увеличение доходов в два раза — до $60.9 млрд. Чистая прибыль выросла в семь раз — до $29,8 млрд. С рыночной стоимостью в $2 трлн Nvidia опередила крупнейшие компании, как Tesla, Amazon и Alphabet Inc.
Nvidia. Начало
В начале 2000-х персональные компьютеры работали иначе. За сложные задачи и программирование отвечали центральные процессоры. К примеру, до 2009 года в первой десятке самых мощных суперкомпьютеров были только модели с центральными процессорами. Графические ускорители (видеокарты) использовались только для отрисовки картинки.
Но все кардинально изменилось в середине 2000-х благодаря двум ключевым событиям.
Первое. Nvidia и ее главный конкурент — компания AMD представили чипы со специальными блоками, которые могут рассчитать, как луч света будет рассеиваться по поверхности. Тогда компании сделали главный упор на графику, а не на сложные вычисления.
Второе событие: специалисты из Стэнфорда представили BrookGPU — инструмент, переводящий код под центральные процессоры в код для видеокарт. И основная проблема решилась— программистам больше не нужно было изучать новые подходы для работы с видеокартами.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/BrookGPU.png)
BrookGPU сделал вычисления на графических ускорителях намного популярнее. Но из-за закрытости информации в целях конфиденциальности Nvidia и AMD не давали гарантий, что код сработает на всех моделях ускорителей (GPU). Поэтому BrookGPU долгое время оставался только примером нового направления и инструментом для энтузиастов.
В 2007 году компания Nvidia решила проблему, которая была у BrookGPU. Состоялся запуск архитектуры для вычислений CUDA (Compute Unified Device Architecture). Эта платформа, которая позволяет напрямую управлять ресурсами видеокарты.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/487070_O.jpeg)
Благодаря Nvidia начался новый этап в использовании видеокарт для вычислений. Расчет физики взрывов и огня для киноиндустрии, который ранее занимал целые дни, видеокарты теперь делали гораздо быстрее. Nvidia активно сотрудничала с разработчиками, продвигая свою разработку CUDA.
В 2007 году была представлена библиотека Theano для нейросетей, которая позволила обучать нейросети с использованием видеокарт. Nvidia продолжала развивать поддержку CUDA и это привело к большому прогрессу. Если в 2006 году нейросети на видеокартах работали в четыре раза быстрее, чем на процессорах, то к 2011 году — уже в 60 раз.
Но спустя год Алекс Крижевский совместно с Ильей Суцкевером (сооснователь OpenAI, который недавно покинул компанию) и Джеффри Хинтоном представили нейросеть AlexNet, которая победила в соревновании по распознаванию изображений — ImageNet 2012.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/remotesensing-09-00848-g001.png)
В 2013 году через полгода после успеха AlexNet, генеральный директор компании Nvidia Дженсен Хуанг разослал экстренное сообщение всем своим сотрудникам, что Nvidia больше не будет «графической» компанией и всю энергию надо бросить на развитие машинного обучения.
Успехи в разработке нейросетей побудили Nvidia инвестировать в создание нового инструментария для разработчиков. В 2014 году было добавлено расширение cuDNN к CUDA, которое ускорило обучение нейросетей.
В 2016 году компания Nvidia предложила новую архитектуру ускорителей Pascal, увеличив скорость обучения нейросетей в 12 раз.
Благодаря такому упорству сдались постепенно все техногиганты: Google добавила поддержку платформы CUDA в свои разработки и инструменты, хотя и планирует в будущем начать разработку собственных чипов. Даже Apple, которая отказалась от чужих разработок в iPhone и MacBook, закупает ускорители Nvidia для обучения собственных нейросетей.
Настоящие дни
По итогам торговой сессии на 18 июня 2024 акции Nvidia взлетели на 3.5%, достигнув стоимости в 135.58 доллара за ценную бумагу, что стало новым историческим максимумом (затем произошло падение до 125 долларов). Рыночная стоимость компании составила 3,34 триллиона долларов.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/Снимок-экрана-2024-06-21-в-22.50.32.png)
В то же время акции компании Microsoft подешевели на 0.45%, сократив капитализацию компании до 3.317 триллиона долларов.
Акции Apple также показали плохую динамику, упав более чем на 1%, в результате чего их стоимость составила 3,286 триллиона долларов.
Хочется отметить, что уже в начале июня 2024 года рыночная капитализация Nvidia перевалила отметку в 3 триллиона. Это позволило производителю чипов выйти на второе место в списке самых дорогих компаний, обогнав Apple. Аналитики прогнозируют рост капитализации до 4 триллионов долларов уже к концу этого года.
![](https://htnews.ru/wp-content/uploads/2024/06/004-SMT-Chip-Shooter-Machines.jpg)
Ряд аналитиков заявляют, что Nvidia станет «самой важной компанией для нашей цивилизации в течение следующего десятилетия». Он считает, что современный мир будет все больше ориентироваться на искусственный интеллект, и разработанные Nvidia чипы окажутся самым главным изобретением столетия.
Но инвесторы не уверены, что взрыв популярности ИИ будет продолжаться без остановки. По оценкам венчурного фонда Sequoia Capital, с начала популярности ИИ в чипы Nvidia было вложено около $50 млрд и при этом продажи стартапов, которые занимаются генеративным ИИ, принесли лишь около $3 млрд.
Следите за новостями в наших социальных сетях: ВКонтакте и Telegram.