In partnership with

W annałach historii technologii niewiele wydarzeń jest tak niezwykłych, jak wzrosty Nvidii.

Trzy dekady temu Jensen Huang podjął odważną decyzję, wchodząc na niezwykle konkurencyjny rynek kart graficznych. Wówczas prawie 100 firm walczyło o dominację w tej branży, jednak to Nvidia wyłoniła się jako ostateczny zwycięzca, dzięki połączeniu strategicznej wizji i technologicznych innowacji.

Aby zrozumieć sukces Nvidii, należy przyjrzeć się jej podstawowej misji: rewolucji w obliczeniach poprzez akcelerację procesów.

Tradycyjne obliczenia przez długi czas były zdominowane przez procesory CPU (Central Processing Units), które przetwarzają zadania sekwencyjnie. Wyobraź sobie pojedynczego pracownika metodycznie wykonującego jedno zadanie przed przejściem do następnego – w podobny sposób, do niedawna pracowały procesory. 

Wizja Nvidii była kompletnie inna. Wyobrażano sobie paradygmat obliczeniowy, w którym procesory graficzne (GPU) mogłyby obsługiwać wiele zadań jednocześnie. To fundamentalnie zmieniłoby sposób, w jaki komputery przetwarzają informacje.

W 1999 roku wprowadzili na rynek pierwsze GPU. Zmiana ta była rewolucyjna, ale był to dopiero początek ich drogi.

Przez kolejne 23 lata Nvidia konsekwentnie przesuwała granice możliwości układów GPU, czyniąc je coraz bardziej wydajnymi i programowalnymi. Ich dalekowzroczność we wczesnym rozpoznawaniu potencjału sztucznej inteligencji doprowadziła do zbudowania zarówno ekosystemu sprzętu, jak i oprogramowania niezbędnego do wspierania rozwoju AI.

Pozycja budowana przez lata okazała się kluczowa, gdy w 2022 roku na scenie pojawił się ChatGPT, katapultując Nvidię na dotąd niespotykaną stratosferę.

TRUDNE POCZĄTKI

Podróż Jensena Huanga jest głęboko spleciona z DNA Nvidii. Przybył do Ameryki w wieku dziewięciu lat i rozpoczął edukację w szkole poprawczej w wiejskim Kentucky. Tam, jego współlokatorem był niedawno zwolniony 17-letni były więzień – doświadczenie, które ukształtowało jego niezłomny charakter. 

Po uzyskaniu dyplomu inżyniera w Oregon State ścieżka kariery Huanga prowadziła przez AMD i LSI Logic, gdzie zdobył kluczowe doświadczenie w branży. 

Świat półprzewodników przeszedł radykalną zmianę wraz z powstaniem TSMC w 1987 roku. Ich nowatorski model odlewniczy zdemokratyzował rozwój chipów, umożliwiając firmom skupić się wyłącznie na projektowaniu, przy jednoczesnym outsourcingu produkcji. Zmiana okazała się przełomowa dla przyszłości firmy.

Lata 90. przyniosły rewolucję na rynku komputerów osobistych, które zmagały się wówczas ze sporymi ograniczeniami – procesory nie radziły sobie z wydajnym przetwarzaniem grafiki. Dostrzegając tę szansę, inżynierowie Sun Microsystems, Chris Malachowsky i Curtis Priem, zwrócili się do Jensena z wizją dedykowanego przetwarzania graficznego. 

Wyczuli okazję w idealnym momencie, ale konkurencja już była ogromna. W ciągu kilku miesięcy pojawiło się dziewięćdziesięciu rywali.

Don Valentine założyciel funduszu Sequoia Capital dostrzegł w nich potencjał i zainwestował w firmę 2 miliony dolarów. Sukces, jak to bywa, nie nadszedł od razu. Nvidia musiała rywalizować nie tylko ze startupami, ale również gigantem, jakim w tym czasie był  Microsoft, który starał się kontrolować interfejsy sprzętowe za pośrednictwem DirectX.

Wczesne projekty Nvidii nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, co postawiło firmę na skraju bankructwa. Aby przetrwać, zespół postanowił stworzyć najlepszy chip na rynku i wycenić go na wyższą cenę. Tak narodził się chip RIVA 128 – układ, który pozwolił firmie odbić się od dna.

Pod koniec lat 90. nastąpił komercyjny przełom. Przychody w Nvidii wzrosły z 370 mln USD w 1999 do 1,9 mld USD w 2002 roku. Głównie napędzały je entuzjaści gier komputerowych, którzy byli skłonni zapłacić wyższą cenę za lepszą grafikę. 

Wprowadzenie w 1999 roku na rynek pierwszego procesora graficznego skrystalizowało wizję Jensena dotyczącą stworzenia nowej architektury obliczeniowej. Była tak wszechstronna, że rozważał nadanie jej nazwy „GPGPU” (General Purpose GPUs).

Kamieniem milowym w historii spółki była premiera GeForce 3 w 2002 roku. Wprowadzenie programowalnych shaderów pozwoliło deweloperom na bezpośrednie kontrolowanie sposobu renderowania światła i kolorów na ekranach. Opcja bezpośredniego programowania układów GPU znacząco przyspieszyła szybkość obliczeń. 

Cztery lata później wystartowała CUDA, czyli platforma obejmująca język programowania (rozszerzenie C/C++), interfejsy API i wyspecjalizowane biblioteki. 

Język ten umożliwiał równoległe wykonywanie obliczeń poprzez jądra, interfejsy API zapewniały gotowe funkcje do interakcji z GPU a specyficzne dla branży biblioteki, takie jak cuDNN dla sieci neuronowych, uzupełniały cały ekosystem.

Rok później, w 2007, Tesla wprowadziła układy GPU kompatybilne z CUDA. Natomiast Nvidia wciąż była skoncentrowana na szybko rosnącym rynku gier. Choć Jensen był przekonany o potencjale AI, to zespół liderów pozostawał sceptyczny i tak w latach 2007-2015 nastąpiła stagnacja wzrostu. 

PRZYGOTOWANIA DO BOOMU TRWAŁY LATA

Trwało to aż do momentu, w którym deep learning wszedł na kolejny poziom. Momentem przełomowym był konkurs ImageNet, prowadzony przez Fei-Fei Li, który wyznaczał standardy w wizji komputerowej. W 2012 roku zespół z Uniwersytetu w Toronto, w skład którego wchodzili Ilya Sutskever, Alex Krizhevsky i Geoff Hinton, dokonał przełomu, wykorzystując zaledwie dwa procesory graficzne. Zademonstrwali wówczas potencjał sieci neuronowych w połączeniu z akceleracją GPU.

Sektor AI nabrał tempa. Założenie OpenAI w 2015 roku, a następnie przełomowy artykuł „Attention is All You Need” w 2017 roku oraz wydanie GPT-1 w 2018 roku, ustanowiły kluczowe prawa skalowania: większe modele, więcej danych i większa moc obliczeniowa dawały lepsze wyniki. Stworzyło to ogromny popyt na układy GPU, doskonale pozycjonując Nvidię w ekosystemie sprzętu i oprogramowania.

W międzyczasie przeżyliśmy kolejny bull market w crypto. GPU-sy mogły być także skutecznie wykorzystywane do kopania kryptowalut, co chwilowo zwiększyło przychody Nvidii. Firma już wtedy coraz mniej skupiała się na gamingu.

Nadal jednak, ich strategicznym celem pozostała sztuczna inteligencja. Ostatnim elementem była dominacja w centrach danych. Gry pozostały największym segmentem Nvidii w roku obrotowym 22, ale ich strategia dla centrów danych zakładała pełną dominację. Już na początku 2010 roku Nvidia wprowadziła procesory graficzne przeznaczone dla centrów danych, a w 2014 roku zaprezentowała NVlink, technologię łączności GPU-CPU.

Rozwiązanie InfiniBand firmy Mellanox, przejętej przez Nvidię za 7 mld dolarów, stanowiła idealne rozwiązanie dla intensywnych wymagań sieciowych szkoleń AI. Dzięki integracji tej technologii ze swoimi serwerami Nvidia stworzyła kompleksowe rozwiązania obliczeniowe.

Inwestycja opłaciła się spektakularnie – ich działalność sieciowa generuje obecnie ponad 12 miliardów dolarów rocznego przychodu.

Kulminacją całej pracy za kulisami okazała się premiera ChataGPT końcem listopada 2022 roku. Po osiągnięciu 100 milionów użytkowników w ciągu zaledwie dwóch miesięcy, boom wokół AI wywołał ogromne inwestycje. Microsoft zainwestował 10 miliardów dolarów w OpenAI, a późniejsza wycena OpenAI przekroczyła 150 miliardów dolarów. W międzyczasie przychody Nvidii wzrosły pięciokrotnie w ciągu sześciu kwartałów.

Do tego momentu Nvidia zgromadziła wszystkie kluczowe elementy układanki: bardzo wydajne procesory graficzne, zaawansowaną sieć za pośrednictwem InfiniBand, kompleksowe rozwiązania serwerowe, procesory Grace i dojrzały ekosystem oprogramowania z CUDA. Ta wszechstronna infrastruktura pozwoliła im uchwycić większość wartości w gorączce złota sztucznej inteligencji.

CO DALEJ?

Współczesna Nvidia działa jako kompleksowy dostawca infrastruktury dla całego sektora AI, choć gry wciąż stanowią istotną częścią działalności. Ich platformowe podejście obejmuje sprzęt, oprogramowanie oraz infrastrukturę aplikacji, tworząc zintegrowany ekosystem do opracowywania i wdrażania sztucznej inteligencji.

Przewagą Nvidii jest przede wszystkim skupienie się na technologii wnioskowania i mikrousługach wnioskowania Nvidii (NIM). Zachęcając firmy do tworzenia aplikacji na ich sprzęcie, skutecznie wzmacnia lojalność klientów, tworząc trudną do obejścia blokadę.

Najbardziej znaczące zagrożenie w najbliższej przyszłości pochodzi od hiperskalerów, którzy są zarówno jej głównymi klientami, jak i konkurentami. To oni mają silną motywację do zmniejszenia swojej zależności od technologii Nvidii.

AMD stanowi konkurencję, szczególnie w zakresie wnioskowania, ze swoim układem MI325X, wykazującym doskonałą wydajność zarówno w przetwarzaniu dużych, jak i małych partii danych. Jednak najbardziej destrukcyjnym zagrożeniem może okazać się rozwój brzegowej sztucznej inteligencji. Obliczenia brzegowe zmniejszają koszty kapitałowe i operacyjne dla dostawców sztucznej inteligencji dzięki tańszym urządzeniom oraz niższemu zużyciu energii, choć kosztem ograniczonej funkcjonalności.

Napięta sytuacja w Azji – szczególnie w relacjach między USA, Tajwanem i Chinami – może przyczynić się do problemów produkcyjnych.

Mimo to Nvidia utrzymuje przewagę nad konkurencją, głównie dzięki ciągłemu zaangażowaniu w rozwój sztucznej inteligencji. Jednocześnie zmaga się z rosnącą konkurencją na wielu frontach. 

Przyszła strategia Nvidii koncentruje się na koncepcji „AI Everything” – uczynieniu rozwoju aplikacji AI tak dostępnym i opłacalnym, jak to tylko możliwe, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad warstwą infrastruktury. 

Maciej Marek

Główne źródła:
LINK 1
LINK 2
LINK 3

JAK ZROBIĆ NAJLEPSZY PODCAST W POLSCE?

Szukasz takiej informacji? Potrzebujesz stworzyć podcast dla swojej organizacji? Chcesz zacząć tworzyć i zarabiać na podcastach?

NIE MASZ PODCASTU, ALE CHODZI CI TO PO GŁOWIE?

Marzysz o swoim podcaście, ale nie masz ani pomysłu, ani czasu na research, ani sprzętu? Nie jesteś w końcu influencerką ani radiowcem, ale kurde - inni też nie byli jak zaczynali, a jakoś im się udało? Tylko - jak? No właśnie JAK!?

JUŻ MASZ PODCAST I CHCESZ SIĘ ROZWIJAĆ?

Zastanawiasz się, jak inni to zrobili, że są w topce Spotify - czy mają jakieś triki na algorytm? Skąd biorą kreatywne pomysły? Jak to robią, że mają dziesiątki tysięcy odsłuchów?

MASZ PODCAST I CHCESZ WIĘCEJ ZARABIAĆ?

Skąd brać współprace? Ile w ogóle trzeba mieć odsłuchów, by cokolwiek zarobić? ILE w ogóle można zarobić i jak się za to zabrać?

PRACUJESZ W DZIALE MARKETINGU?

...i myślisz o tym, żeby podcastu dla Twojej marki (ale nie wiesz, jak zacząć, ile budżetu na to zarezerwować i ile czasu Ci to zajmie?) Czy zrobisz to sam, czy może lepiej wziąć do tego agencje? A może zlecić to osobom ze studia nagraniowego? I jak to w ogóle zmontować?

↳ Wchodzisz na stronę: https://www.najlepszypodcast.pl/

↳ Wybierasz wersję, która Cię interesuje

↳ Wbijasz kod KURASZALATWIL (i dostajesz 10% zniżki)

↳ Zaczynasz tworzyć najlepszy pod słońcem podcast

Instant Setup, Instant Results: Hire a Synthflow AI Agent Today

Your Next Best Hire: A Synthflow AI Voice Agent. With human-like interaction, it manages calls, qualifies leads, and more, 24/7. Cost-effective plans starting at $29/month, and integrates with top CRMs. Start your free trial and welcome your new team member!

Hire AI Voice Agent

📰NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI

Sora wreszcie dostępna dla “mas”

OpenAI wprowadza model AI do generowania wideo o nazwie Sora, który będzie dostępny w ramach subskrypcji ChatGPT Plus i Pro. Narzędzie zostanie udostępnione użytkownikom z USA i większości krajów poza Europą i Wielką Brytanią, gdzie data premiery pozostaje nieznana. Sora ma bezpośrednio konkurować z podobnymi rozwiązaniami od Meta, Google, Amazon i Stability AI.

LINK

Amazon wchodzi w sprzedaż samochodów

Amazon uruchamia platformę Amazon Autos do sprzedaży nowych pojazdów online, startując współpracą z Hyundai w 48 miastach USA. Serwis oferuje finansowanie, elektroniczne podpisywanie dokumentów oraz obsługę aut w rozliczeniu. Firma planuje w 2025 roku rozszerzyć usługę o nowe lokalizacje, producentów i opcje leasingu.

LINK

Nowy chip Willow

Google opracował 105-kubitowy chip kwantowy Willow, demonstrując przełomową technologię korekcji błędów oraz nowy eksperyment kwantowej supremacji. Układ wykorzystuje architekturę nadprzewodzącą i stanowi istotny krok w rozwoju technologii kwantowej poprzez skuteczne skalowanie liczby kubitów.

LINK

Blue Origin finalizuje prace nad New Glenn

Blue Origin potwierdza plan pierwszego startu rakiety New Glenn jeszcze przed końcem roku. 98-metrowa rakieta zdolna do wynoszenia 45 ton ładunku przejdzie próbę odpalenia siedmiu silników BE-4 pierwszego stopnia, symulując warunki startu.

LINK

Blokada TikToka wciąż aktualna

Federalny sąd apelacyjny w USA uznał możliwość zablokowania TikToka ze względów bezpieczeństwa narodowego, odrzucając argument o naruszeniu wolności słowa. Platforma planuje odwołanie do Sądu Najwyższego, twierdząc że obawy o zbieranie danych amerykańskich użytkowników są przesadzone.

LINK