L'histoire de Nvidia : des puces de jeu au vendeur d'armes d'IA, l'ascension fulgurante de Huang

Le 6 juin, le cours de l'action de Nvidia a augmenté de 5,2% et sa valeur marchande a dépassé $3 milliards de dollars, surpassant Apple pour devenir la deuxième plus grande entreprise mondiale en termes de valeur marchande.

De $0,41 lors de son introduction en bourse en 1999 à $1 224,40 aujourd'hui, Nvidia a généré des rendements près de 3 000 fois supérieurs en 24 ans.

Ce qui est le plus enviable chez NVIDIA, c'est qu'elle n'est pas limitée par des cycles. Elle a toujours été l'infrastructure sous-jacente, collectant continuellement des impôts. Quoi que vous fassiez, vous ne pouvez pas vous en passer.

En tant que créateur du GPU, NVIDIA a saisi l'opportunité de la vague du PC et est entré dans des milliers de foyers avec l'explosion du marché du jeu ;

Puis, lorsque le secteur des jeux était faible, le marché haussier des crypto-monnaies est arrivé, et les cartes graphiques Nvidia ont été largement utilisées dans Ethereum et d’autres crypto-monnaies pour le « minage », faisant fortune en silence ;

Par la suite, l’industrie de la voiture intelligente a émergé, et son activité de puces embarquées s’est également développée rapidement ; enfin, ChatGPT est sorti, et Nvidia s’est transformé en marchand d’armes d’IA…

Mais si l'on regarde l'histoire de la croissance de Nvidia, on constate que l'entreprise a été à plusieurs reprises au bord de l'échec et de la faillite. Huang (Huang Renxun) a crié un jour : Ma volonté de vivre est plus grande que la volonté de presque tout le monde de me tuer.

NVIDIA, le créateur du GPU

La naissance des cartes graphiques (GPU) remonte aux années 1990.

À cette époque, certains chercheurs de la Silicon Valley ont eu l'idée de réduire la charge de travail de l'unité centrale de traitement (CPU) en utilisant des puces dotées de fonctions spécifiques, comme des cartes son pour le traitement du son et des cartes réseau pour le traitement des réseaux. De même, il était tout naturel de créer une puce spécifiquement chargée de la sortie d'images de l'ordinateur, c'est-à-dire une carte graphique. Par exemple, la console de jeu PlayStation lancée par Sony fin 1994 utilisait une carte graphique pour traiter les images.

Cependant, il existait à cette époque de nombreuses options pour le chemin technique des cartes graphiques. La percée de NVIDIA a été d'obtenir une accélération graphique 3D grâce au calcul parallèle, notamment dans le domaine des jeux. Le calcul parallèle consiste à diviser une tâche complexe en plusieurs petites tâches, puis à les traiter simultanément pour améliorer l'efficacité du calcul.

En 1999, NVIDIA a lancé une carte graphique appelée GeForce. Cette carte graphique est conçue spécifiquement pour les jeux, se concentrant sur le calcul parallèle et peut améliorer considérablement les capacités de traitement graphique 3D, offrant ainsi une expérience de jeu plus fluide et plus réaliste.

Le succès de GeForce a permis à NVIDIA de progresser rapidement et de devenir un leader dans le domaine des cartes graphiques.

À cette époque, Nvidia n'était pas le seul à faire des recherches sur les unités de traitement graphique, mais Nvidia a réussi à se lier profondément à l'étiquette d'inventeur de GPU.

Dan Vivoli, alors responsable marketing de Nvidia, utilisait le concept d'unité de traitement graphique (GPU) pour promouvoir ses propres puces. Il pensait que Nvidia pourrait devenir un leader du secteur en soulignant à plusieurs reprises qu'elle était l'inventeur du GPU.

Ce fut effectivement le cas plus tard. NVIDIA est devenu synonyme de GPU, et NVIDIA s'est ouvert une nouvelle voie en commercialisant des GPU.

Nvidia, bénéficiaire du marché haussier des crypto-monnaies

Valeur marchande de Nvidia Le volume des transactions minières en Thaïlande est passé de 110 T14 milliards en 2016 à un sommet de 110 T175 milliards en 2018. Cette multiplication par plus de 10 en deux ans pourrait être indissociable du boom du minage de cryptomonnaies.

En 2017, les cryptomonnaies ont connu un marché haussier, attirant un grand nombre de mineurs à la recherche de GPU. Les GPU sont devenus des machines à imprimer de l'argent, les ventes mondiales de cartes graphiques ont fortement augmenté et les prix ont également augmenté.

En prenant comme exemple la carte graphique NVIDIA GTX 1060 utilisée par les mineurs, le prix d'achat avant mai 2017 était d'environ 1 650 yuans par carte, et après juin 2017, le prix est passé à environ 2 900 yuans.

Nvidia est devenu le grand gagnant du marché haussier des crypto-monnaies, et la richesse est tombée du ciel.

Bénéficiant du boom du minage de crypto-monnaies, le chiffre d'affaires annuel de Nvidia pour l'exercice 2018 a atteint un niveau record de 1109,7 milliards de dollars. Huang Renxun a déclaré : « Notre GPU prend en charge le plus grand supercalculateur distribué au monde, c'est pourquoi il est si populaire dans le domaine des crypto-monnaies. » En outre, Nvidia a également lancé les cartes minières professionnelles GTX 1060 3 Go et P 106 et P 104 spécialement personnalisées pour le minage.

En 2020, après deux années de marché baissier, le marché des crypto-monnaies a repris son envol. Le Bitcoin a plus que doublé et Ethereum a quadruplé. Nvidia est une fois de plus devenu un bénéficiaire du boom des crypto-monnaies.

NVIDIA a entendu la nouvelle et a participé activement au marché du minage en lançant la série CMP de cartes de minage professionnelles. Ces cartes suppriment les fonctions de traitement graphique et ont une tension et une fréquence de crête de cœur inférieures pour améliorer les performances et l'efficacité du minage.

Fin 2020, NVIDIA a sorti les cartes graphiques de la série RTX 30. La carte graphique d'entrée de gamme RTX 3060 était vendue au prix de 2 499 yuans et la carte graphique RTX 3090 au prix de 11 999 yuans. Cependant, avec l'essor des crypto-monnaies, le prix de la RTX 3060 a atteint 5 499 yuans et celui de la RTX 3090 a grimpé à 20 000 yuans.
Après la publication du rapport financier du premier trimestre 2021, la directrice financière de Nvidia, Colette Kress, a révélé que les ventes de puces de cryptage de Nvidia ont atteint 155 millions de dollars américains et que les cartes graphiques utilisées pour l'exploitation minière ont représenté un quart des ventes totales au premier trimestre.
En 2021, le chiffre d'affaires annuel de Nvidia a atteint un record de 26,91 milliards de TP10T, soit une augmentation de 611 TP9T par rapport à l'exercice précédent, et sa valeur marchande a dépassé 800 milliards de TP10T.
Cependant, les bons moments n'ont pas duré longtemps. En septembre 2022, la couche d'exécution d'Ethereum et la couche de consensus de preuve d'enjeu ont été fusionnées, et le mécanisme du réseau blockchain Ethereum est passé de PoW (mécanisme de preuve de travail) à PoS (mécanisme de preuve d'enjeu), et l'ère du minage de cartes graphiques a progressivement pris fin.
Cela a également affecté dans une certaine mesure le développement de Nvidia. Au troisième trimestre 2022, le chiffre d'affaires et le bénéfice net de Nvidia ont tous deux diminué, avec un chiffre d'affaires trimestriel de seulement 5,931 milliards de dollars US, soit une baisse de 171 900 dollars US par rapport à l'année précédente, et un bénéfice net de seulement 680 millions de dollars US, soit une baisse de 721 900 dollars US par rapport à l'année précédente. Le 23 novembre 2022, le cours de l'action Nvidia était de 165 dollars US par action, soit près de la moitié de son point le plus élevé de l'année dernière.
À cette époque, les médias étrangers tels que Financial Failure et les médias technologiques nationaux étaient pessimistes à l'égard de Nvidia.

La situation était extrêmement difficile, mais de manière inattendue, le vent de l’IA et des grands modèles a soufflé, et NVIDIA s’est une fois de plus retrouvé à l’avant-garde.

Nvidia, le marchand d'armes de l'IA

En mars 2016, AlphaGO a battu Lee Sedol, choquant tout le monde et déclenchant une discussion animée sur l'IA.
Un mois plus tard, Huang Renxun a officiellement annoncé lors de la conférence GTC Chine que Nvidia n’est plus une entreprise de semi-conducteurs, mais une entreprise d’informatique d’intelligence artificielle.
En août 2016, un moment historique s'est produit Lorsque NVIDIA a fait don de son premier supercalculateur d'IA, le DGX-1, à OpenAI, nouvellement créé, Huang Renxun a personnellement livré l'ordinateur au bureau d'OpenAI , et le président de l'époque, Elon Musk, a ouvert le paquet avec un ouvre-boîte.
Huang Renxun a laissé un message : Pour l'avenir de l'informatique et de l'humanité, je fais don du premier DGX-1 au monde.

Plus tard, OpenAI a utilisé le supercalculateur de NVIDIA pour entraîner le célèbre ChatGPT. Le produit matériel mis à jour par NVIDIA, le DGX H 100, a été rapidement plébiscité par le marché et s'est avéré très rare.
Rome ne s’est pas construite en un jour, et la domination de Nvidia dans le secteur de l’IA a commencé avec son accumulation à une période antérieure.
L'ancien scientifique en chef de Nvidia, David Kirk, rêve depuis longtemps de rendre la puissance de calcul du rendu graphique 3D des GPU universelle, et pas seulement limitée au domaine du jeu.
Sous la direction de David Kirk et Jen-Hsun Huang, NVIDIA a lancé la plate-forme de calcul unifiée GPU révolutionnaire CUDA en 2007, libérant ainsi d'énormes ressources de calcul.
Mais à l'époque, CUDA n'a pas du tout impressionné les investisseurs. Au contraire, en raison de l'énorme investissement dans la construction d'un système de supercalcul en avance sur son temps, les bénéfices de Nvidia ont été considérablement réduits et Wall Street l'a hué.
Ben Gilbert, animateur d'Acquired, un podcast populaire de la Silicon Valley, a commenté : Ils ne visaient pas un grand marché à l'époque, mais un coin obscur de l'informatique académique et scientifique, mais ils y ont dépensé des milliards de dollars. .
Les voix extérieures n'ont pas affecté Huang Renxun. Il a insisté pour investir dans CUDA pendant plus de dix ans, ce qui a amené NVIDIA à sa position actuelle.
Huang Renxun considère la puissance de calcul comme son cœur de métier. Qu’il s’agisse d’IA, de conduite autonome, de métavers, de robots ou de cryptomonnaie, Nvidia utilise une énorme puissance de calcul pour trouver de nouvelles opportunités.
La puissance de calcul est l’arme éternelle de Nvidia.

Trois échecs

En 2023, Huang Renxun a prononcé un discours lors de la cérémonie de remise des diplômes de l'Université nationale de Taiwan. Il a partagé trois histoires d'échec et a enseigné aux étudiants le secret du succès de Nvidia.

La première fois que j’ai échoué, j’ai survécu au bord de la faillite.

En 1994, le premier client de Nvidia était la société de jeux japonaise SEGA, qui concevait des cartes graphiques pour ses consoles de jeux.
Mais au cours de la deuxième année, Microsoft a sorti l'interface graphique Direct 3D pour la plate-forme Windows. Ce changement a beaucoup perturbé Nvidia car il était en conflit avec leur conception.
Finalement, Nvidia a choisi de mettre un terme à son contrat avec SEGA et de se consacrer au développement de GPU pour la plateforme Windows. C'était une décision risquée car SEGA était leur seul client, mais ils ont abandonné. Les fonds de Nvidia ne pouvaient soutenir l'entreprise que pendant 6 mois, et si elle ne parvenait pas à lancer de nouveaux produits pendant cette période, elle risquait la faillite.
Heureusement, alors que les fonds commençaient à manquer et qu'elle n'était plus qu'à un mois de la faillite, Nvidia a conçu la puce Riva 128, qui a été un succès. À la fin de 1997, les expéditions de Riva 128 ont dépassé le million, et Nvidia a survécu.

Le deuxième échec, renoncer aux profits à court terme, mène à la grandeur future.

En 2007, NVIDIA a lancé le programme de calcul accéléré par GPU CUDA avec la vision de faire de CUDA un modèle de programmation capable d'améliorer une variété d'applications allant du calcul scientifique et de la simulation physique au traitement d'images.
Créer un nouveau modèle informatique est difficile, et le modèle de calcul CPU est la norme de l’industrie depuis 60 ans, depuis l’introduction de l’IBM System 360.
CUDA exige que les développeurs réécrivent les applications pour démontrer les avantages des GPU ; mais pour développer de tels programmes, il faut d'abord une large base d'utilisateurs et une demande énorme pour inciter les développeurs à développer.
Pour résoudre le problème de l'œuf et de la poule, Nvidia a utilisé ses cartes graphiques de jeu GForce, qui comptaient déjà un grand nombre de joueurs, pour se constituer une base d'utilisateurs. Cependant, le coût supplémentaire de CUDA était très élevé, ce qui a entraîné une baisse significative des bénéfices de Nvidia au fil des ans, et leur valeur marchande a fluctué autour de 1 milliard de dollars.
Les années de performances médiocres de Nvidia ont également rendu les actionnaires sceptiques à l'égard de CUDA. Les actionnaires auraient préféré que l'entreprise se concentre sur l'amélioration de la rentabilité, mais Nvidia a persisté, persuadé que l'opportunité d'accélérer le calcul se présenterait.
Huang Renxun a fondé une conférence appelée GTC et a promu sans relâche CUDA dans le monde entier. Finalement, le travail acharné a porté ses fruits et de nombreuses applications ont vu le jour, notamment la reconstruction par tomodensitométrie, la dynamique moléculaire, la physique des particules, la dynamique des fluides et le traitement d'images.
Ce n’est qu’en 2012 que les chercheurs en intelligence artificielle ont découvert le potentiel de CUDA. Alex Krizhevsky, un célèbre expert en intelligence artificielle, a entraîné AlexNet sur GForce GTX 580, déclenchant une explosion de l’intelligence artificielle.

Après le troisième échec, Nvidia s'est retiré du marché des puces pour téléphones mobiles.

Vous souvenez-vous de Lei Jun et Huang Renxun sur la même scène ?

En 2013, à l'invitation de Lei Jun, Huang Renxun a assisté à la conférence de lancement du Xiaomi Mi 3.
Huang Renxun, qui était allé aux États-Unis quand il était jeune, s'est vu demander par Lei Jun de parler chinois. Il ne le parlait pas couramment, mais il a quand même crié avec assurance en chinois : Le GPU de Nvidia est le meilleur au monde .
À cette époque, la version phare du Xiaomi 3 était équipée de la version mobile du processeur Tegra 4 lancé par Nvidia, qui était également le chant du cygne de la série.
À cette époque, le marché de la téléphonie mobile était en pleine émergence et Nvidia s'est également lancé sur le marché des puces mobiles. Bien que le marché de la téléphonie mobile soit très vaste et que Nvidia aurait pu se battre pour obtenir des parts de marché, ils ont pris une décision difficile : abandonner ce marché.
Huang Renxun a déclaré que la mission de Nvidia était de construire des ordinateurs capables de faire ce que les ordinateurs ordinaires ne peuvent pas faire, et qu'ils devaient s'engager à concrétiser cette vision et à apporter des contributions uniques. Le retrait stratégique de Nvidia a porté ses fruits.

Conseil de vie : affrontez les difficultés et réduisez vos attentes

En 2024, Huang Renxun est retourné à son alma mater, l'Université de Stanford, et a prononcé un discours à l'école de commerce, partageant certaines expériences de vie.
Lorsque l'animateur a demandé à Huang Renxun s'il avait des conseils à donner aux étudiants de Stanford en matière de réussite, il a répondu : « J'espère que vous aurez l'occasion de vivre beaucoup de douleur et de souffrance. »
Il a mentionné que l’une de ses plus grandes forces est que « j’ai de faibles attentes ».
Huang Renxun a déclaré que la plupart des diplômés de Stanford ont de grandes attentes envers eux-mêmes, mais ils méritent certainement d'avoir de grandes attentes car ils viennent de l'une des meilleures universités de la planète et sont entourés de pairs tout aussi incroyables, il est donc très naturel d'avoir de grandes attentes.
Les personnes qui ont des attentes très élevées envers elles-mêmes ont tendance à avoir une faible résilience, a déclaré Huang. Malheureusement, la résilience est essentielle à la réussite.
Huang Renxun a souligné : Le succès ne vient pas de la sagesse, mais du caractère, et le caractère est façonné par la souffrance.

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