A capitalização de mercado da Nvidia ultrapassa os 5 trilhões! De placas gráficas para jogos a fornecedor de armas de IA, três transformações.

No dia 30 de outubro, o valor de mercado da Nvidia ultrapassou 5 trilhões de dólares, superando o total do PIB anual de países desenvolvidos como Japão e Alemanha. Desde o seu lançamento em 1999 a 12 dólares, considerando o ajuste pós-desdobramento, a Nvidia gerou um retorno de 8000 vezes ao longo de 26 anos. A Nvidia, com sua capacidade de computação geral centrada em GPU e CUDA, conseguiu atravessar vários ciclos tecnológicos, incluindo jogos, mineração de criptomoedas e IA.

GPU Criadores começaram com placas gráficas para jogos

A criação das placas gráficas (GPU) remonta à década de 90. Naquela época, algumas pessoas no Vale do Silício propuseram uma ideia: aliviar a carga de trabalho da unidade central de processamento (CPU) através de chips específicos para funções, como placas de som para processamento de áudio e placas de rede para processamento de rede. Da mesma forma, fazia sentido fabricar um chip dedicado à saída de imagens do computador, ou seja, a placa gráfica (Graphic Card).

No entanto, na época, havia muitas opções de caminhos tecnológicos para as placas gráficas. O ponto de ruptura encontrado pela NVIDIA foi a implementação de aceleração gráfica 3D através de computação paralela, especialmente aplicada no campo dos jogos. O que se chama de computação paralela é o processo de dividir uma tarefa complexa em várias pequenas tarefas e, em seguida, processá-las simultaneamente, aumentando a eficiência de cálculo. Em 1999, a NVIDIA lançou uma placa gráfica chamada GeForce. Esta placa gráfica foi projetada para jogos, focando em “computação paralela”, capaz de melhorar significativamente a capacidade de processamento gráfico 3D, proporcionando assim uma experiência de jogo mais fluida e realista.

O sucesso da GeForce fez com que a NVIDIA emergisse rapidamente como líder no campo das placas gráficas. Na época, não era apenas a NVIDIA que estava pesquisando unidades de processamento gráfico, mas a NVIDIA conseguiu vincular-se profundamente à etiqueta de “inventora do GPU”. Dan Vivoli, na época responsável pelo marketing da NVIDIA, usou o conceito de “graphics processing unit” (GPU) para promover seus chips, acreditando que a NVIDIA poderia se tornar líder do setor apenas enfatizando repetidamente que era a inventora do GPU. E assim realmente aconteceu, a NVIDIA se tornou sinônimo de GPU.

Vencedores silenciosos do mercado altista de criptomoedas

A capitalização de mercado da Nvidia aumentou de 14 bilhões de dólares em 2016 para um pico de 175 bilhões de dólares em 2018, com um aumento de mais de 10 vezes em dois anos, impulsionado pela febre da mineração de criptomoedas. Em 2017, as criptomoedas viveram um grande mercado em alta, atraindo muitos mineradores em busca de GPUs, que se tornaram máquinas de imprimir dinheiro, com as vendas globais de placas gráficas aumentando drasticamente e os preços disparando. Tomando como exemplo a placa gráfica Nvidia GTX 1060 utilizada pelos mineradores, o preço de aquisição antes de maio de 2017 era de cerca de 1650 yuans por unidade, enquanto após junho de 2017, subiu para cerca de 2900 yuans.

A NVIDIA tornou-se a grande vencedora por trás do grande mercado em alta das criptomoedas, com uma fortuna repentina. Beneficiando-se da onda de mineração de criptomoedas, a receita total da NVIDIA para o ano fiscal de 2018 alcançou um novo recorde de 9,7 bilhões de dólares. Jen-Hsun Huang declarou: “Nossos GPUs suportam a maior supercomputação distribuída do mundo, e é por isso que são tão populares no campo das criptomoedas.” Além disso, a NVIDIA lançou a GTX 1060 3GB e as placas de mineração profissionais P106 e P104, especificamente voltadas para mineração.

Em 2020, após dois anos de mercado em baixa, o mercado de criptomoedas voltou a decolar, com o Bitcoin subindo mais de 2 vezes e o Ethereum subindo 4 vezes. A Jen-Hsun Huang voltou a ser uma beneficiária da “prosperidade das criptomoedas”. A Jen-Hsun Huang reagiu rapidamente, participando ativamente do mercado de mineração e lançando a série CMP de placas de mineração profissionais, que removeram a funcionalidade de processamento gráfico, possuindo uma tensão de pico do núcleo e frequência mais baixas para melhorar o desempenho e a eficiência da mineração.

Desempenho da Nvidia em dois ciclos de alta do mercado de criptomoedas

2017-2018 Bull Market: A capitalização de mercado subiu de 14 bilhões para 175 bilhões de dólares, o preço do GTX 1060 aumentou de 1650 yuanes para 2900 yuanes.

2020-2021 Bull Market: Lançamento da placa de mineração profissional CMP, RTX3060 subiu de 2499 yuan para 5499 yuan, RTX3090 disparou de 11999 yuan para 20000 yuan

Receita de chips criptográficos: No primeiro trimestre de 2021, atingiu 155 milhões de dólares, representando um quarto das vendas totais.

Após a divulgação do relatório financeiro do primeiro trimestre de 2021, a diretora financeira da Nvidia, Colette Kress, revelou que as vendas de chips criptográficos da Nvidia atingiram 155 milhões de dólares, com placas gráficas usadas para “mineração” representando um quarto das vendas totais do primeiro trimestre. Em 2021, a Nvidia alcançou uma receita total de 26,91 bilhões de dólares, um crescimento de 61% em relação ao ano fiscal anterior, e seu valor de mercado ultrapassou 800 bilhões de dólares em um determinado momento.

No entanto, a boa fase não durou muito, em setembro de 2022, a Ethereum passou de PoW (mecanismo de prova de trabalho) para PoS (mecanismo de prova de participação), marcando o fim gradual da era da mineração com placas gráficas. No terceiro trimestre de 2022, a receita e o lucro líquido da Nvidia apresentaram uma queda, com uma receita trimestral de apenas 5,931 bilhões de dólares, uma diminuição de 17% em relação ao ano anterior, e um lucro líquido de apenas 680 milhões de dólares, uma queda de até 72% em relação ao ano anterior. Naquele momento, tanto a mídia estrangeira como o 'Financial Times', quanto a mídia tecnológica nacional, previam um futuro sombrio para a Nvidia. Em meio a tantas dificuldades, surpreendentemente, a onda de IA e grandes modelos começou a ganhar força.

CUDA uma década de aprimoramento para se tornar o líder da IA

A posição dominante da NVIDIA na indústria de IA começou com acúmulos de períodos anteriores. O ex-cientista chefe da NVIDIA, David Kirk, já sonhava em generalizar a capacidade de renderização 3D das GPUs, não se limitando apenas ao setor de jogos. Sob a liderança de David Kirk e Jen-Hsun Huang, a NVIDIA lançou em 2007 a revolucionária plataforma de computação unificada CUDA, liberando imensos recursos computacionais.

Mas na época, a CUDA não impressionou os investidores, e sim, devido ao enorme investimento na criação de um sistema de “supercomputação” à frente de seu tempo, os lucros da Nvidia foram significativamente reduzidos, e Wall Street reagiu com desdém. Ben Gilbert, um dos apresentadores do popular podcast “Acquired” que faz sucesso no Vale do Silício, comentou: “Eles não estavam mirando em um grande mercado, mas sim em um canto obscuro da computação acadêmica e científica, mas gastaram bilhões de dólares por isso.”

Os sons do exterior não afetaram Jen-Hsun Huang, que há mais de dez anos se dedica a investimentos em CUDA, o que permitiu à NVIDIA alcançar a posição que tem hoje. Para resolver a questão “o que veio primeiro, o ovo ou a galinha”, a NVIDIA aproveitou as suas já numerosas placas gráficas GForce para gamers para estabelecer uma base de usuários. No entanto, os custos adicionais do CUDA são muito altos, resultando em uma queda significativa nos lucros da NVIDIA ao longo de vários anos, com seu valor de mercado flutuando em torno de 1 bilhão de dólares.

Jen-Hsun Huang fundou uma conferência chamada GTC, promovendo incansavelmente o CUDA em todo o mundo. No final, uma série de aplicativos realmente surgiram, incluindo reconstrução de CT, dinâmica molecular, física de partículas, dinâmica de fluidos e processamento de imagens. Até 2012, pesquisadores de IA descobriram o potencial do CUDA. O famoso especialista em IA Alex Krizhevsky treinou o AlexNet na GForce GTX 580, desencadeando uma explosão na inteligência artificial.

Em março de 2016, o AlphaGO derrotou Lee Sedol, chocando o mundo. Um mês depois, Jen-Hsun Huang anunciou oficialmente na conferência GTC China que a NVIDIA não era mais uma empresa de semicondutores, mas sim uma empresa de computação em inteligência artificial. Em agosto de 2016, Jen-Hsun Huang pessoalmente entregou o primeiro supercomputador de IA da NVIDIA, o DGX-1, ao escritório da OpenAI, onde o então presidente Elon Musk abriu a embalagem com uma faca de abrir caixas. Jen-Hsun Huang deixou uma frase: “Para a computação e o futuro da humanidade, eu doei o primeiro DGX-1 do mundo.”

Depois, a OpenAI treinou o popular ChatGPT utilizando os supercomputadores da Nvidia, e o produto de hardware atualizado da Nvidia, o DGX H100, foi alvo de uma corrida no mercado, com a demanda superando a oferta. Jen-Hsun Huang considera o poder computacional como essencial. Seja em IA, condução autónoma, metaverso, robôs ou criptomoedas, a Nvidia está em busca de novas oportunidades através de imenso poder computacional. Poder computacional, a arma eterna da Nvidia.

Três experiências de quase-morte moldaram a resiliência

Em 2023, Jen-Hsun Huang fez um discurso na cerimônia de formatura da Universidade Nacional de Taiwan, onde compartilhou três histórias de fracasso. A primeira falha foi sobreviver à beira da falência. Em 1994, o primeiro cliente da Nvidia foi a empresa de jogos japonesa SEGA, mas no ano seguinte, a Microsoft lançou o Direct3D, o que deixou a Nvidia muito alarmada. No final, a Nvidia decidiu cancelar o contrato com a SEGA e se voltou para o desenvolvimento de GPUs para a plataforma Windows. Os fundos da Nvidia só podiam sustentar por 6 meses e, a um mês da falência, a Nvidia projetou o chip Riva 128. No final de 1997, as remessas do Riva 128 ultrapassaram 1 milhão de unidades.

A segunda falha, desistir do lucro a curto prazo, trouxe grandes conquistas para o futuro. Após o lançamento do CUDA em 2007, criar um novo modelo de computação foi extremamente difícil; desde o lançamento do IBM System 360, o modelo de computação CPU já existe como padrão da indústria há 60 anos. A performance fraca da NVIDIA ao longo de anos gerou ceticismo entre os acionistas em relação ao CUDA, mas a NVIDIA persistiu.

A terceira falha, a NVIDIA sai do mercado de chips para smartphones. Em 2013, o modelo flagship da Xiaomi 3 foi equipado com a versão móvel do processador Tegra4 lançado pela NVIDIA, que é também o canto do cisne dessa série. Apesar de todo o enorme mercado de smartphones, a NVIDIA poderia ter lutado por participação de mercado, mas tomou uma decisão difícil: abandonar esse mercado. Jen-Hsun Huang afirmou que a missão da NVIDIA é construir computadores que os computadores comuns não podem.

Em 2024, Jen-Hsun Huang voltou à sua alma mater, a Universidade de Stanford, para dar uma palestra. Quando o apresentador perguntou sobre conselhos para o sucesso, ele respondeu: “Espero que todos tenham a oportunidade de passar por muita dor e dificuldades.” Ele mencionou que uma das suas maiores virtudes é: “Minhas expectativas são muito baixas.” Jen-Hsun Huang afirmou: “As pessoas que têm expectativas muito altas para si mesmas geralmente têm baixa resiliência, e, infelizmente, a resiliência é crucial para o sucesso. O sucesso não vem da sabedoria, mas sim do caráter, e o caráter é moldado pelas experiências de sofrimento.”

O que mais se pode invejar na Nvidia é a sua “independência de ciclos”. Sempre atuando como infraestrutura de base, continua a “cobrar impostos”; não importa o que você faça, não pode escapar dela. Essa resiliência estratégica decorre da sua insistência no valor central da computação genérica e do investimento a longo prazo em tecnologias-chave.