Чипы Nvidia уже давно вышли за рамки привычной ниши видеоигр и используются в корпоративных моделях искусственного интеллекта, промышленной метавселенной и самоуправляемых автомобилях. Сегодня компания предлагает еще и возможности генеративного искусственного интеллекта в облаке.

Сообщение о высоких финансовых результатах и возможности роста продаж в полтора раза в следующем квартале привело Nvidia в эксклюзивный клуб игроков с рыночной стоимостью в триллион долларов и выше, где она составила компанию другим технологическим гигантам: Alphabet, Amazon, Apple и Microsoft. Причем среди потребителей ее бренд не столь узнаваем, что делает стремительное восхождение еще более загадочным. Согласно прогнозам аналитиков Morgan Stanley, стоимость Nvidia до конца года может вырасти еще на 15%.

Nvidia начала свою деятельность в 1993 году в качестве производителя электронных компонентов и графических ускорителей для ПК. Ее основатели быстро поняли, что вычисления для создания трехмерной графики в видеоиграх можно выполнять быстрее с помощью отдельного чипа, освобождающего центральный процессор от решения подобных задач. Так появились первые графические платы Nvidia GeForce. На протяжении долгого времени производство графических компонентов оставалось основным бизнесом компании, и даже спустя тридцать лет видеокарты, в том числе и GeForce, приносят компании более трети выручки, превращая ее в крупнейшего поставщика дискретных графических плат в мире. Однако пальма первенства в производстве графических чипов остается за Intel, которая выпускает интегрированные графические компоненты. Изначально разработчикам программного обеспечения обращаться к графическим процессорам через API Microsoft DirectX или OpenGL (Open Graphics Library). В 2006 году Nvidia представила новую архитектуру графического процессора CUDA, позволяющую писать код непосредственно на языке C для ускорения математической обработки и упрощения параллельных вычислений. Одним из первых применений CUDA стали задачи, решаемые в сфере нефтегазовой разведки, где обрабатываются огромные объемы геологических данных. Фактическое использование графических чипов в качестве процессоров общего назначения началось в 2009 году, когда консорциум Khronos Group, разработавший OpenGL, представил спецификации Open Computing Language (OpenCL). Amazon Web Services и другие гиперскейлеры начали применять графические процессоры в своих системах, предоставляя клиентам требуемые им ресурсы по запросу.

Одним из главных факторов спроса на чипы Nvidia в последние годы стало развитие искусственного интеллекта и необходимость выполнения триллионов повторяющихся вычислительных операций при подготовке моделей машинного обучения. Некоторые из таких моделей имеют поистине гигантские масштабы: утверждается, что у OpenAI GPT-4 насчитывается более 1 трлн параметров. Nvidia одной из первых поддержала OpenAI, создав специальный вычислительный модуль на базе процессоров H100 для ускорения обучения больших языковых моделей.

Еще более неожиданным источником спроса на чипы компании стал майнинг криптовалют, где вычисления быстрее и эффективнее выполняются графическим, а не центральным процессором. Майнинг криптовалют привел к многолетнему дефициту видеоплат, а Nvidia стала похожа на продавцов кирок и мотыг во времена калифорнийской золотой лихорадки.

Затем, выйдя за рамки базовых библиотек рендеринга OpenGL и OpenCL, Nvidia разработала программную платформу Omniverse – метавселенную для создания в реальном времени цифровых двойников товаров или даже целых производственных линий.

Сегодня Nvidia продвигается вперед по многим направлениям. В области аппаратного обеспечения компания продает графические процессоры для ПК и игровых консолей, ускорители для производителей серверов, гиперскейлеров и создателей суперкомпьютеров, а также чипы для самоуправляемых автомобилей. В сфере услуг она управляет собственной облачной инфраструктурой для фармацевтической отрасли, производственных предприятий и других организаций. Кроме того, разрабатываются универсальные программные библиотеки, которые любой желающий может использовать для ускорения вычислений на оборудовании Nvidia, а также различные специализированные инструменты (например, пакет cuLitho для управления литографией при производстве электронных компонентов).

Интерес к новейшим инструментам искусственного интеллекта, в том числе к ChatGPT, порождает новую волну спроса на оборудование Nvidia. Предприятиям, которым не хватает ресурсов для создания, настройки и запуска собственных больших языковых моделей, в качестве универсального решения предлагается облачный сервис генеративного искусственного интеллекта AI Foundations. К моделям Nvidia AI Foundations относятся облачная корпоративная платформа NeMo; Picasso, используемая для создания изображений, видео и 3D-приложений; а также BioNemo, специализирующаяся на молекулярных структурах. Генеративный искусственный интеллект может использоваться для ускорения разработки лекарств, где на создание нового продукта уходит до 15 лет. С учетом того, что только американские фармацевтические компании тратят на исследования и разработки более 100 млрд долл. в год (что в три с лишним раза превышает выручку Nvidia) перспективы дальнейшего роста здесь очевидны.

Что касается рынка самоуправляемых автомобилей, получить разрешение на их использование еще сложнее, чем на использование лекарств. Поэтому Nvidia активно работает над созданием виртуальных миров и управлением ими, помогая тестировать алгоритмы так, чтобы не подвергать никого риску. С выходом этих алгоритмов из виртуального мира на дороги автопрому потребуются чипы для обработки в реальном времени изображений и выполнения множества других вычислений. В этом сегменте компания по итогам квартала заработала 300 млн долл., что составляет лишь 4% от общего объема продаж. Но каждый год продажи здесь по крайней мере удваиваются.

В очередном финансовом квартале, который заканчивается 31 июля, Nvidia ожидает 50-процентного увеличения оборота.