Сегодня только четыре компании в мире стоят больше двух триллионов долларов. Первые две всем хорошо известны: это Apple и Microsoft, третья — SaudiAramco, нефтяная компания из Саудовской Аравии, а четвертая — Nvidia. Многим из вас это название может ни о чем не говорить, поскольку компания не делает некий красивый продукт, который вы держите в руке, а разрабатывает чип, спрятанный глубоко внутри компьютера. Причем это лишь один чип из многих, и чип не первостепенной важности, то есть не центральный процессор.

Всего 5 лет назад рыночная стоимость Nvidia составляла примерно 100 млрд долларов. А двадцатикратный рост стал возможен благодаря увлечению искусственным интеллектом. Nvidia является, пожалуй, крупнейшим победителем в индустрии ИИ. Компания OpenAI, создавшая ChatGPT, увлечение которым вышло на первый план, в настоящее время стоит около 80 млрд долларов, а весь мировой рынок ИИ в 2023 году стоил чуть менее 200 млрд долларов. И то, и другое — лишь мизерная доля стоимости Nvidia. Как же ей удалось достичь столь впечатляющих результатов?

Компьютерные игры, майнинг криптовалют и искусственный интеллект

В 1993 году, задолго до того как искусство, созданное искусственным интеллектом, и забавные беседы чат-ботов с ИИ заполонили наши социальные сети, три инженера-электрика из Кремниевой долины запустили стартап, который должен был сосредоточиться на захватывающем и быстрорастущем сегменте персональных компьютеров: видеоиграх. Компания Nvidia была основана для разработки особого вида чипов, называемых графическими картами (GPU), которые позволяют выводить на экран компьютера 3D-изображения. Чем лучше видеокарта, тем быстрее можно выводить высококачественные изображения, что важно для игр и редактирования видео. В проспекте эмиссии, поданном перед первичным размещением акций компании в 1999 году, Nvidia отметила, что ее будущий успех будет зависеть от постоянного роста компьютерных приложений, основанных на 3D-графике. На протяжении большей части существования Nvidia игровая графика была смыслом ее работы.

Nvidia стала мощным производителем видеокарт для игр, но поняла, что было бы разумно выйти за эти рамки, и принялась экспериментировать. Не все ее эксперименты, впрочем, были удачными. Более десяти лет назад Nvidia предприняла неудачную попытку стать крупным игроком на рынке мобильных чипов, но сегодня в телефонах Android используется целый ряд чипов, произведенных не Nvidia, а в iPhone — разработанных Apple.

Однако другая инициатива не только окупилась, но и стала причиной, по которой мы сегодня вообще говорим об Nvidia. В 2006 году компания выпустила язык программирования CUDA, который раскрыл мощь ее видеокарт для более общих вычислительных процессов. С тех пор чипы компании могли выполнять множество задач, не связанных с созданием красивой игровой графики. Оказалось, что видеокарты могут работать в многозадачном режиме даже лучше, чем центральный процессор, который называют мозгом компьютера. Это сделало графические процессоры Nvidia отличным решением для задач, требующих больших вычислений, — например, для машинного обучения и майнинга криптовалют. В 2006 году Amazon запустила свой бизнес облачных вычислений; Nvidia продвинулась в сферу общих вычислений в то время, когда по всему миру стали появляться огромные центры обработки данных.

Вообще тот факт, что Nvidia стала столь крупным игроком, особенно примечателен потому, что на протяжении большей части истории Кремниевой долины уже существовал гигант в производстве чипов — Intel. Эта компания известна куда лучше, чем Nvidia, и производит как центральные и графические процессоры, так и другие продукты, а также собственные полупроводники. Но после ряда ошибок, в том числе недостаточно быстрого инвестирования в разработку чипов для искусственного интеллекта, превосходство конкурирующего чипмейкера несколько померкло. В 2019 году, когда рыночная стоимость Nvidia чуть превышала отметку в 100 млрд долларов, стоимость Intel была вдвое больше; теперь Nvidia вошла в число технологических титанов, обозначенных как «великолепная семерка», совокупная стоимость которых превышает весь фондовый рынок многих богатых стран G20.

В 2024 году четыре основных рынка Nvidia — это игры, профессиональная визуализация (например, 3D-дизайн), центры обработки данных и автомобильная промышленность, поскольку компания поставляет чипы для обучения технологии самостоятельного вождения. Еще несколько лет назад игровой рынок приносил компании наибольший доход — около 5,5 млрд долларов, по сравнению с сегментом дата-центров, который приносил лишь 2,9 млрд долларов. Затем разразилась пандемия, которая наложила отпечаток на самые разные бизнесы во всем мире. Люди стали проводить больше времени дома, и спрос на компьютерные комплектующие, включая графические процессоры, резко возрос: доходы компании от продаж игр в 2021 финансовом году подскочили аж на 40 %. Но уже были и признаки надвигающейся волны ИИ: доходы Nvidia от центров обработки данных взлетели еще больше — на 124 %. А в прошлом году ее доходы были на 400 % выше, чем в 2022-м. Наглядное свидетельство того, как быстро разгорается гонка за ИИ, — центры обработки данных обогнали игры даже в период игрового бума.

Когда компания Nvidia вышла на биржу в 1999 году, в ней работало 250 человек. Сейчас их более 27 000. Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia и один из ее основателей, имеет личный чистый капитал, который в настоящее время колеблется в районе 70 млрд долларов, что более чем на 1700 % больше, чем в 2019 году.

Скорее всего, вы уже сталкивались с продукцией Nvidia, даже если не знали об этом. Старые игровые консоли, такие как PlayStation 3 и оригинальная Xbox, оснащены чипами Nvidia, а в современной консоли Nintendo Switch используется мобильный чип Nvidia. Многие ноутбуки среднего и высокого класса также комплектуются графическими картами Nvidia.

Но в связи со стремительным развитием искусственного интеллекта компания обещает занять центральное место в технологиях, которыми люди пользуются каждый день. В функциях автономного вождения автомобилей Tesla используются чипы Nvidia, как и практически во всех облачных вычислительных сервисах крупных компаний. Эти сервисы служат основой для многих наших ежедневных интернет-занятий, будь то потоковое воспроизведение контента на Netflix или использование офисных и продуктивных приложений. Чтобы обучить ChatGPT, OpenAI задействовала десятки тысяч чипов искусственного интеллекта Nvidia. Многие из нас недооценивают, насколько сильно люди используют ИИ на ежедневной основе, потому что не понимают, что некоторые автоматизированные задачи, на которые мы полагаемся, были усовершенствованы с помощью ИИ. Популярные приложения и платформы социальных сетей добавляют новые функции ИИ, кажется, каждый день.

Чипы Nvidia продолжают покупать несмотря ни на что

Для клиентов Nvidia главная проблема высокого спроса может заключаться в том, что компания способна назначать заоблачно высокие цены. Чипы, используемые в центрах обработки данных с искусственным интеллектом, стоят десятки тысяч долларов, а топовые продукты иногда продаются по цене более 40 000 долларов. В прошлом году некоторые клиенты, заказавшие чипы Nvidia для ИИ, ждали их поставок почти год (11 месяцев). Некоторые даже сравнивают продукты Nvidia с сумками Birkin.

Рекомендуем почитать:

Сопоставимое предложение от другого производителя чипов, компании AMD, для крупных клиентов вроде Microsoft стоит от 10 000 до 15 000 долларов, что лишь немногим меньше, чем у Nvidia. И дело не только в чипах искусственного интеллекта. Игровой бизнес Nvidia продолжает бурно развиваться, и разрыв в цене между ее высококлассными игровыми картами и аналогичными по производительности картами от AMD становится все больше.

Поклонники компании Nvidia утверждают: ее стремительный отрыв был достигнут благодаря ранней ставке на то, что ИИ захватит мир — ее чипы стоят дороже благодаря превосходному программному обеспечению, а также потому, что большая часть инфраструктуры ИИ уже построена на базе продуктов Nvidia. Но есть и другой фактор: по мнению экспертов, Nvidia получила ценовой импульс, потому что тайваньская компания TSMC, крупнейший производитель чипов в мире, уже много лет не может справиться со спросом.

Влияние Nvidia стало столь велико, что прочие техногиганты ничего не могут с этим сделать. Например, Microsoft перешла от менее чем 10 % своих капитальных затрат на Nvidia к почти 40 %. А тот факт, что более 70 % чипов для искусственного интеллекта во всем мире покупаются у Nvidia, вызывает беспокойство у антимонопольных регуляторов по всему миру. Недавно ЕС начал проверку на предмет потенциальных антимонопольных нарушений.

В конце 2020 года Nvidia объявила, что хочет потратить более 40 млрд долларов на покупку ARM, компании, которая разрабатывает архитектуру чипов для большинства современных смартфонов и новейших ноутбуков и планшетов Apple, Федеральная торговая комиссия США заблокировала сделку.

Остынет ли страсть к ИИ?

Сможет ли Nvidia удержаться в статусе компании с капитализацией в 2 трлн долларов или поднимется на еще большую высоту, зависит в первую очередь от того, удастся ли сохранить внимание потребителей к искусственному интеллекту. Кремниевая долина переполнена недавно основанными ИИ-компаниями, но какой процент из них взлетит, и как долго инвесторы будут вкладывать в них деньги?

Широкое распространение искусственного интеллекта произошло потому, что ChatGPT был простой в использовании — или по крайней мере в демонстрации в социальных сетях — новинкой для широкой публики, которой можно было увлечься. Однако многие работы в области искусственного интеллекта по-прежнему сосредоточены на обучении ИИ, а не на так называемом выводе ИИ, который предполагает использование обученных моделей для решения задач. Несмотря на то, что рынок искусственного интеллекта растет, большая часть этого сектора по-прежнему будет тратить все больше времени и денег на обучение. Для обучения первоклассные чипы Nvidia, вероятно, останутся самыми желанными, по крайней мере в течение некоторого времени. Но как только развитие ИИ достигнет некой критической точки и обучение как таковое отойдет на второй план, а на первый выйдет практическое применение, потребность в таких высокопроизводительных чипах значительно снизится, и Nvidia может потерять свое лидерство.

Пессимистично настроенные аналитики и отраслевые эксперты высказывают опасения по поводу текущей оценки Nvidia, подозревая, что энтузиазм в отношении ИИ замедлится и что на создание ИИ-чипов уже и так направляется слишком много денег. Выручка Nvidia в прошлом году составила около 60 млрд долларов, что на 126 % больше, чем в предыдущем году. Однако ее высокая оценка и цена акций основаны не только на этой выручке, но и на прогнозируемом постоянном росте: для сравнения, рыночная стоимость Amazon в настоящее время ниже, чем у Nvidia, однако объем продаж в прошлом году составил почти 575 млрд долларов. Иными словами, путь к получению Nvidia достаточно большой прибыли, чтобы оправдать оценку в 2 трлн долларов, выглядит слишком крутым, особенно если учесть, что конкуренция разгорается с новой силой.

Вероятно и то, что Nvidia может оказаться в затруднительном положении из-за скорости развития технологии микрочипов. За последние несколько десятилетий она развивалась стремительными темпами, но есть признаки того, что темпы увеличения количества транзисторов на микрочипе замедляются. И все же, несмотря на все эти возможные препятствия, если спорить о том, станет ли Nvidia в скором времени такой же известной технологической компанией, как Apple и Google, то можно с уверенностью сказать: да. Увлечение искусственным интеллектом — это именно то, что позволило Nvidia так вырасти и войти в клуб компаний с триллионным оборотом, но в то же время верно и обратное: индустрия ИИ стала такой большой во многом благодаря именно Nvidia.

Прочитано: 479