История Nvidia: от игровых чипов до торговца оружием на базе искусственного интеллекта, стремительный взлет Хуана

6 июня стоимость акций Nvidia выросла на 5,2%, а ее рыночная стоимость превысила US$3 трлн, обогнав Apple и став второй по величине компанией в мире по рыночной стоимости.

С $0.41 на момент выхода на биржу в 1999 году до $1,224.40 сегодня Nvidia создала почти 3000-кратную прибыль за 24 года.

Самое завидное в NVIDIA — это то, что она не ограничена циклами. Она всегда была базовой инфраструктурой, непрерывно собирающей налоги. Что бы вы ни делали, вы не сможете обойтись без нее.

Будучи создателем графических процессоров, NVIDIA воспользовалась возможностью, которую дает волна ПК, и вышла на рынок тысяч домохозяйств одновременно с бурным развитием игрового рынка;

Затем, когда игровой бизнес ослабел, наступил период роста криптовалютного рынка, и видеокарты Nvidia широко использовались в Ethereum и других криптовалютах для «майнинга», что позволяло без лишнего шума зарабатывать состояния;

Затем появилась индустрия интеллектуальных автомобилей, а также стремительно развивался бизнес по производству автомобильных чипов; наконец, появился ChatGPT, и Nvidia превратилась в торговца оружием на базе искусственного интеллекта…

Но оглядываясь на историю роста Nvidia, она неоднократно балансировала на грани провала и банкротства. Хуан (Хуан Жэньсюнь) однажды воскликнул: Моя воля к жизни сильнее, чем желание почти каждого убить меня.

NVIDIA, создатель графических процессоров

Рождение графических карт (GPU) можно отнести к 1990-м годам.

В то время некоторые люди в Кремниевой долине выступили с идеей: нагрузку на центральный процессор (ЦП) можно было бы снизить, используя чипы со специфическими функциями, например, звуковые карты для обработки звука и сетевые карты для обработки сетей. По той же причине было бы естественно создать чип, специально отвечающий за вывод компьютерного изображения, то есть графическую карту. Например, игровая консоль PlayStation, выпущенная Sony в конце 1994 года, использовала графическую карту для обработки изображений.

Однако в то время существовало много вариантов технического развития видеокарт. Прорывной точкой, найденной NVIDIA, стало достижение ускорения 3D-графики посредством параллельных вычислений, особенно в сфере игр. Так называемые параллельные вычисления — это разбиение сложной задачи на несколько небольших задач, а затем их одновременная обработка для повышения эффективности вычислений.

В 1999 году NVIDIA выпустила видеокарту GeForce. Эта видеокарта разработана специально для игр, фокусируется на параллельных вычислениях и может значительно улучшить возможности обработки 3D-графики, тем самым обеспечивая более плавный и реалистичный игровой процесс.

Успех GeForce позволил NVIDIA быстро вырасти и стать лидером на рынке видеокарт.

В то время Nvidia была не единственной, кто занимался исследованиями в области графических процессоров, но Nvidia успешно привязала себя к званию изобретателя графических процессоров.

Дэн Виволи, глава маркетинга Nvidia в то время, использовал концепцию графического процессора (GPU) для продвижения собственных чипов. Он считал, что Nvidia может стать лидером отрасли, постоянно подчеркивая, что она является изобретателем GPU.

Так и произошло позже. NVIDIA стала синонимом GPU, и NVIDIA открыла для себя новый путь, продвигая GPU.

Nvidia — бенефициар криптовалютного бычьего рынка

Рыночная стоимость Nvidia увеличился с $14 млрд в 2016 году до максимума в $175 млрд в 2018 году. Более чем 10-кратный рост за два года может быть неотделим от бума майнинга криптовалют.

В 2017 году криптовалюта открыла бычий рынок, привлекая большое количество майнеров к борьбе за GPU. GPU стали машинами для печатания денег, мировые продажи видеокарт резко возросли, а цены также выросли.

Если взять в качестве примера видеокарту NVIDIA GTX 1060, используемую майнерами, то до мая 2017 года ее закупочная цена составляла около 1650 юаней за карту, а после июня 2017 года цена выросла примерно до 2900 юаней.

Компания Nvidia стала главным победителем на бычьем рынке криптовалют, и богатство посыпалось с неба.

Выиграв от бума криптомайнинга, годовой доход Nvidia в 2018 финансовом году достиг рекордного уровня в $9.7 млрд. Хуан Жэньсюнь сказал: «Наш графический процессор поддерживает крупнейшие в мире распределенные суперкомпьютеры, поэтому он так популярен в сфере криптовалют». Кроме того, Nvidia также выпустила профессиональные майнинговые карты GTX 1060 3 ГБ и P 106 и P 104, специально настроенные для майнинга.

В 2020 году после двух лет медвежьего рынка крипторынок снова взлетел. Биткоин вырос более чем вдвое, а Ethereum — вчетверо. Nvidia снова стала бенефициаром криптобума.

NVIDIA услышала эту новость и активно включилась в рынок майнинга, выпустив серию профессиональных карт для майнинга CMP. Эти карты удаляют функции обработки графики и имеют более низкое пиковое напряжение и частоту ядра для повышения производительности и эффективности майнинга.

В конце 2020 года NVIDIA выпустила видеокарты серии RTX 30. Видеокарта начального уровня RTX 3060 стоила 2499 юаней, а видеокарта RTX 3090 — 11 999 юаней. Однако с ростом криптовалют цена RTX 3060 достигла 5499 юаней, а цена RTX 3090 взлетела до 20 000 юаней.
После публикации финансового отчета за первый квартал 2021 года финансовый директор Nvidia Колетт Кресс сообщила, что продажи чипов шифрования Nvidia достигли 155 млн долл. США, а на видеокарты, используемые для майнинга, пришлось четверть от общего объема продаж в первом квартале.
В 2021 году годовой доход Nvidia достиг рекордного значения в 1 TP10T26,91 млрд, что на 611 TP9T больше, чем в предыдущем финансовом году, а ее рыночная стоимость однажды превысила 1 TP10T800 млрд.
Однако хорошие времена длились недолго. В сентябре 2022 года уровень исполнения Ethereum и уровень консенсуса proof-of-stake были объединены, а механизм сети блокчейна Ethereum изменился с PoW (механизм proof-of-work) на PoS (механизм proof-of-stake), и эра майнинга с помощью видеокарт постепенно подошла к концу.
Это также в определенной степени повлияло на развитие Nvidia. В третьем квартале 2022 года выручка и чистая прибыль Nvidia снизились: квартальная выручка составила всего US$5,931 млрд, что на 17% меньше, чем в предыдущем году, а чистая прибыль составила всего US$680 млн, что на 72% меньше, чем в предыдущем году. 23 ноября 2022 года цена акций Nvidia составила US$165 за акцию, что почти вдвое меньше самой высокой отметки прошлого года.
В то время как зарубежные СМИ, такие как Financial Failure, так и отечественные технологические СМИ были настроены пессимистично в отношении Nvidia.

Ситуация была крайне сложной, но неожиданно подул ветер ИИ и больших моделей, и NVIDIA вновь оказалась в авангарде.

Nvidia, торговец оружием на базе искусственного интеллекта

В марте 2016 года AlphaGO победила Ли Седоля, шокировав всех и вызвав бурную дискуссию об искусственном интеллекте.
Месяц спустя Хуан Жэньсюнь официально заявил на конференции GTC China, что Nvidia больше не является компанией по производству полупроводников, а занимается вычислениями в области искусственного интеллекта.
В августе 2016 года произошел исторический момент когда NVIDIA пожертвовала свой первый суперкомпьютер ИИ, DGX-1, недавно созданной OpenAI. Хуан Жэньсюнь лично доставил компьютер в офис OpenAI , а тогдашний председатель Илон Маск открыл посылку ножом для открывания коробок.
Хуан Жэньсюнь оставил сообщение: Ради будущего вычислительной техники и человечества я жертвую первый в мире DGX-1.

Позже OpenAI использовала суперкомпьютер NVIDIA для обучения всемирно известного ChatGPT. Последующий обновленный аппаратный продукт NVIDIA DGX H 100 был раскуплен рынком и оказался в дефиците.
Рим не строился за один день, и доминирование Nvidia в индустрии ИИ началось с ее накопления в более ранний период.
Бывший главный научный сотрудник Nvidia Дэвид Кирк давно мечтал сделать вычислительную мощность графических процессоров для 3D-рендеринга универсальной, а не ограничиваться только игровой сферой.
Под руководством Дэвида Кирка и Дженсена Хуанга в 2007 году компания NVIDIA запустила революционную унифицированную вычислительную платформу на базе графических процессоров CUDA, высвободив огромные вычислительные ресурсы.
Но в то время CUDA совершенно не впечатлила инвесторов. Напротив, из-за огромных инвестиций в создание суперкомпьютерной системы, которая опережала свое время, прибыли Nvidia сильно сократились, а Уолл-стрит ее освистала.
Бен Гилберт, ведущий Acquired, популярного подкаста в Кремниевой долине, прокомментировал: В то время они не нацеливались на большой рынок, а скорее на малоизвестный уголок академических и научных вычислений, но потратили на это миллиарды долларов. .
Голоса извне не повлияли на Хуан Жэньсюня. Он настаивал на инвестировании в CUDA более десяти лет, что и привело NVIDIA к ее нынешнему положению.
Хуан Жэньсюнь считает вычислительную мощность основой. Будь то искусственный интеллект, автономное вождение, метавселенная, роботы или криптовалюта, Nvidia использует огромную вычислительную мощность для поиска новых возможностей.
Вычислительная мощность — вечное оружие Nvidia.

Три неудачи

В 2023 году Хуан Жэньсюнь выступил с речью на выпускном церемонии Национального университета Тайваня. Он поделился тремя историями неудач и научил студентов секрету успеха Nvidia.

В первый раз, когда я потерпел неудачу, я оказался на грани банкротства.

В 1994 году первым клиентом Nvidia стала японская игровая компания SEGA, которая разрабатывала видеокарты для своих игровых приставок.
Но на второй год Microsoft выпустила графический интерфейс Direct 3D для платформы Windows. Это изменение очень взволновало Nvidia, поскольку оно противоречило их дизайну.
В конце концов, Nvidia решила расторгнуть контракт с SEGA и перейти на разработку графических процессоров для платформы Windows. Это было рискованное решение, поскольку SEGA была их единственным клиентом, но они отказались от него. Средства Nvidia могли поддерживать только 6 месяцев, и если бы они не выпустили новые продукты в течение этого периода, они столкнулись бы с риском банкротства.
К счастью, когда средства были на исходе и оставался всего месяц до банкротства, Nvidia разработала чип Riva 128, который имел успех. К концу 1997 года поставки Riva 128 превысили 1 миллион, и Nvidia выжила.

Вторая неудача — отказ от краткосрочной прибыли — ведет к будущему величию.

В 2007 году компания NVIDIA выпустила программу ускоренных вычислений на базе графического процессора CUDA, намереваясь сделать CUDA моделью программирования, способной улучшить множество приложений — от научных вычислений и физического моделирования до обработки изображений.
Создать новую модель вычислений сложно, а вычислительная модель на базе центрального процессора является отраслевым стандартом уже 60 лет, с момента появления IBM System 360.
CUDA требует от разработчиков переписывать приложения, чтобы продемонстрировать преимущества графических процессоров; но для разработки таких программ сначала должна быть большая база пользователей и огромный спрос, побуждающий разработчиков к разработке.
Чтобы решить проблему курицы и яйца, Nvidia использовала свои игровые видеокарты GForce, которые уже имели большое количество геймеров, чтобы построить пользовательскую базу. Однако добавленная стоимость CUDA была очень высокой, в результате чего прибыль Nvidia значительно упала за эти годы, а их рыночная стоимость колебалась около уровня $1 миллиарда.
Годы вялой работы Nvidia также заставили акционеров скептически относиться к CUDA. Акционеры хотели бы, чтобы компания сосредоточилась на повышении прибыльности, но Nvidia упорствовала, полагая, что возможность для ускоренных вычислений появится.
Хуан Жэньсюнь основал конференцию под названием GTC и неустанно продвигал CUDA по всему миру. В конце концов, упорный труд окупился, и появились реальные приложения, включая реконструкцию КТ, молекулярную динамику, физику частиц, гидродинамику и обработку изображений.
Только в 2012 году исследователи ИИ открыли потенциал CUDA. Алекс Крижевский, известный эксперт по ИИ, обучил AlexNet на GForce GTX 580, вызвав взрыв в области искусственного интеллекта.

После третьей неудачи Nvidia ушла с рынка чипов для мобильных телефонов.

Вы все еще помните Лэй Цзюня и Хуан Жэньсюня на одной сцене?

В 2013 году по приглашению Лэй Цзюня Хуан Жэньсюнь посетил конференцию, посвященную запуску Xiaomi Mi 3.
Хуан Жэньсюнь, который в молодости уехал в США, попросил Лэй Цзюня говорить по-китайски. Он говорил не бегло, но уверенно кричал по-китайски: Графический процессор Nvidias — лучший в мире .
В то время флагманская версия Xiaomi 3 оснащалась мобильной версией процессора Tegra 4, выпущенной Nvidia, которая также стала лебединой песней серии.
В то время рынок мобильных телефонов только зарождался, и Nvidia также вышла на рынок мобильных чипов. Хотя весь рынок мобильных телефонов был очень большим, и Nvidia могла бы бороться за долю рынка, они приняли трудное решение: отказаться от этого рынка.
Хуан Жэньсюнь сказал, что миссия Nvidia заключается в создании компьютеров, которые могут делать то, что обычные компьютеры не могут, и они должны быть привержены реализации этого видения и внесению уникального вклада. Стратегическое отступление Nvidia окупилось.

Жизненный совет: переживите трудности и снизьте свои ожидания

В 2024 году Хуан Жэньсюнь вернулся в свою альма-матер, Стэнфордский университет, и выступил с речью в бизнес-школе, поделившись некоторым жизненным опытом.
Когда ведущий спросил Хуан Жэньсюня, есть ли у него совет студентам Стэнфорда относительно успеха, тот ответил: «Я надеюсь, что у вас будет возможность испытать много боли и страданий».
Он упомянул, что одной из его самых сильных сторон является то, что «у меня низкие ожидания».
Хуан Жэньсюнь сказал, что большинство выпускников Стэнфорда предъявляют к себе высокие требования, но они определенно заслуживают высоких требований, поскольку они выпускники одного из лучших университетов на планете и окружены такими же невероятными коллегами, поэтому вполне естественно иметь высокие требования.
Люди, которые предъявляют к себе очень высокие требования, как правило, обладают низкой устойчивостью, сказал Хуан. К сожалению, устойчивость необходима для успеха.
Хуан Жэньсюнь подчеркнул: Успех приходит не от мудрости, а от характера, а характер формируется через страдания.

Исходная ссылка

Эта статья взята из интернета: История Nvidia: от игровых чипов до торговца оружием с искусственным интеллектом, стремительный взлет Хуана

По теме: Подробное обсуждение нового механизма friend.tech V2, является ли модель устойчивой?

Оригинальный автор: Francesco Оригинальный перевод: TechFlow О friend.tech friend.tech (FT), одно из самых успешных приложений Web3 dApps в SocialFi, достигло самого высокого соотношения выручки к чистым депозитам за всю историю, с более чем $2 миллионами выручки и более чем $33 миллионами чистых депозитов за первый месяц. Эта неделя должна была стать важной для FT, поскольку они запустили V2 своего продукта и токен платформы $FRIEND, внесли серьезные изменения для повышения устойчивости и привлекательности протокола и многое другое, но это оказалось (вероятно) концом. Раньше некоторые были оптимистичны в отношении этих разработок, в то время как другие были пессимистичны, но после сегодняшних разработок все в недоумении. В этой статье мы подробно рассмотрим новый механизм FT V2, $FRIEND, изучим все его уязвимости…