De gigantes dos jogos, tiranos da mineração de criptografia a traficantes de armas de IA, este artigo analisa a história da fortuna da Nvidia

Escrito por: Shenchao TechFlow

No dia 6 de junho, o preço das ações da Nvidia subiu 5,2%, com um valor de mercado superior a US$ 3 trilhões, ultrapassando a Apple e se tornando a segunda maior empresa do mundo em valor de mercado.

De US$ 0,41 quando abriu o capital em 1999 para US$ 1.224,40 hoje, a Nvidia gerou um retorno de quase 3.000 vezes em 24 anos.

O que há de mais invejável na Nvidia é que ela “não está sujeita a restrições de ciclo”. Ela sempre foi usada como infraestrutura subjacente e continua a “cobrar impostos”.

Como criadora da GPU, a NVIDIA aproveitou a oportunidade da “onda do PC” e entrou em milhares de lares com a explosão do mercado de jogos;

Então, quando o negócio de jogos estava fraco, o mercado altista de criptografia chegou e as placas gráficas Nvidia foram amplamente utilizadas para “minerar” criptomoedas como Ethereum, fazendo fortuna em silêncio;

Posteriormente, a indústria de automóveis inteligentes cresceu e seu negócio de chips de bordo também se desenvolveu rapidamente, o ChatGPT nasceu e a Nvidia se transformou em um revendedor de armas de IA…

Mas, olhando para trás, para a história de crescimento da NVIDIA, ela esteve à beira do fracasso e da falência repetidas vezes. Huang (Huang Renxun) gritou uma vez: **Minha vontade de viver excede a vontade de quase todos de me matar. **

NVIDIA, criadora da GPU

O nascimento da placa gráfica (GPU) remonta à década de 1990.

Naquela época, algumas pessoas no Vale do Silício tiveram uma ideia: a carga de trabalho da unidade central de processamento (CPU) poderia ser aliviada por meio de chips específicos para funções, como placas de som que lidam com som e placas de rede que lidam com redes. Da mesma forma, é lógico criar um chip especificamente responsável pela saída de imagens do computador, ou seja, uma placa gráfica. Por exemplo, o PlayStation, console de videogame lançado pela Sony no final de 1994, utiliza uma placa gráfica para processar imagens.

No entanto, havia muitas opções de tecnologia de placa gráfica na época. O ponto inovador que a NVIDIA encontrou é alcançar aceleração gráfica 3D por meio da computação paralela, especialmente na área de jogos. A chamada computação paralela consiste em dividir uma tarefa complexa em várias tarefas pequenas e depois processá-las simultaneamente para melhorar a eficiência da computação.

Em 1999, a Nvidia lançou uma placa gráfica chamada GeForce. Esta placa gráfica foi especialmente projetada para jogos, com foco em “computação paralela”, que pode melhorar significativamente as capacidades de processamento gráfico 3D, proporcionando assim uma experiência de jogo mais suave e realista.

O sucesso da GeForce permitiu à Nvidia crescer rapidamente e se tornar líder no campo de placas gráficas.

Naquela época, a Nvidia não era a única trabalhando em unidades de processamento gráfico, mas a Nvidia se vinculou profundamente ao rótulo de “inventor da GPU”.

Dan Vivoli, chefe de marketing da Nvidia na época, usou o conceito de “unidade de processamento gráfico” (GPU) para promover seus próprios chips. Ele acreditava que a Nvidia poderia se tornar líder do setor ao enfatizar repetidamente que era a inventora da GPU.

Este foi realmente o caso mais tarde. NVIDIA tornou-se sinônimo de GPU. A NVIDIA abriu um novo caminho para si mesma ao comercializar GPU.

Nvidia, uma beneficiária do crypto bull market

A capitalização de mercado da NVIDIA aumentou de US$ 14 bilhões em 2016 para US$ 175 bilhões em 2018. O aumento de mais de 10 vezes em dois anos pode ser inseparável do boom da mineração de criptomoedas. **

Em 2017, a criptomoeda inaugurou um mercado altista, atraindo um grande número de mineradores para arrebatar GPUs transformadas em máquinas de impressão de dinheiro. As vendas globais de placas gráficas aumentaram acentuadamente e os preços também subiram.

Tomando como exemplo a placa gráfica modelo NVIDIA GTX 1060 usada pelos mineradores, o preço de compra antes de maio de 2017 era de cerca de 1.650 yuans por peça e, depois de junho de 2017, aumentou para cerca de 2.900 yuans.

A Nvidia se tornou a grande vencedora por trás do mercado altista de criptomoedas, com a riqueza caindo do céu.

Beneficiando-se do boom da mineração de criptografia, a receita anual da NVIDIA para o ano fiscal de 2018 atingiu um novo recorde de US$ 9,7 bilhões. Huang Renxun disse: “Nossa GPU suporta a maior supercomputação distribuída do mundo, e é por isso que é tão popular no campo das criptomoedas”. Além disso, a NVIDIA também lançou placas de mineração profissionais GTX 1060 3GB e P106 e P104 especialmente personalizadas para mineração.

**Em 2020, após os dois anos anteriores de mercado baixista, o mercado de criptografia decolou novamente. O Bitcoin mais que dobrou, o Ethereum aumentou 4 vezes e a Nvidia mais uma vez se tornou a beneficiária do “boom criptográfico”. **

A NVIDIA tomou conhecimento e participou ativamente do mercado de mineração, lançando a série CMP de placas de mineração profissionais. Essas placas removeram a função de processamento gráfico e tinham menor tensão e frequência de pico do núcleo para melhorar o desempenho e a eficiência da mineração.

No final de 2020, a NVIDIA lançou as placas gráficas da série RTX30. A placa gráfica RTX3060 de nível básico custa 2.499 yuans e a placa gráfica RTX3090 custa 11.999 yuans. chegando a 5.499 yuans, e o RTX3090 está subindo para 20.000 yuans.

Depois que o relatório financeiro do primeiro trimestre de 2021 foi divulgado, a diretora financeira da Nvidia, Colette Kress, revelou que as vendas de chips de criptografia da Nvidia atingiram US$ 155 milhões, e as placas gráficas usadas para “mineração” representaram um quarto das vendas totais no primeiro trimestre.

Apenas em 2021, a receita anual da Nvidia atingiu um recorde de US$ 26,91 bilhões, um aumento de 61% em relação ao ano fiscal anterior, e seu valor de mercado já ultrapassou US$ 800 bilhões.

No entanto, os bons tempos não duraram muito. Em setembro de 2022, a camada de execução Ethereum e a camada de consenso de prova de participação foram fundidas, e o mecanismo de rede blockchain Ethereum foi transformado de PoW (mecanismo de prova de trabalho) para PoS. (mecanismo de prova de aposta). Mineração de placas gráficas A era está terminando gradualmente.

Isso também afetou o desenvolvimento da Nvidia até certo ponto. No terceiro trimestre de 2022, a receita e o lucro líquido da Nvidia diminuíram apenas. US$ 680 milhões, uma redução anual de até 72%. Em 23 de novembro de 2022, o preço das ações da Nvidia era de US$ 165 por ação, quase metade do valor mais alto do ano passado.

**Naquela época, tanto a mídia estrangeira, como “Falha Financeira”, quanto a mídia de tecnologia nacional desprezavam a Nvidia. **

A situação era extremamente difícil, mas inesperadamente as coisas pioraram. O vento da IA e dos modelos grandes começou a soprar e a NVIDIA mais uma vez ficou na vanguarda.

NVIDIA, traficante de armas de IA

Em março de 2016, AlphaGO derrotou Lee Sedol, o que foi chocante e desencadeou uma discussão acalorada sobre IA.

Um mês depois, Huang Renxun anunciou oficialmente na conferência GTC China que a Nvidia não é mais uma empresa de semicondutores, mas uma empresa de computação de inteligência artificial. **

Em agosto de 2016, ocorreu um momento histórico. A NVIDIA doou o primeiro supercomputador AI DGX-1 da NVIDIA para a recém-criada OpenAI. Huang Renxun entregou pessoalmente o computador ao escritório da OpenAI. O então presidente Elon · Musk abriu o pacote.

Huang Renxun deixou uma frase: “Para o futuro da computação e da humanidade, doo o primeiro DGX-1 do mundo”.

Mais tarde, a OpenAI treinou o mundialmente famoso ChatGPT por meio do supercomputador da NVIDIA. O produto de hardware atualizado subsequentemente da NVIDIA, DGX H100, foi apressado pelo mercado e estava em falta.

Roma não foi construída em um dia, e o domínio da Nvidia na indústria de IA começou com a acumulação em um período anterior.

David Kirk, ex-cientista-chefe da NVIDIA, há muito sonha em universalizar o poder computacional de renderização de gráficos 3D das GPUs, não apenas no campo de jogos.

Sob a liderança de David Kirk e Jensen Huang, a NVIDIA lançou a revolucionária plataforma de computação unificada de GPU CUDA em 2007 para liberar enormes recursos de computação.

Mas na época, CUDA não impressionou nem um pouco os investidores. Em vez disso, os lucros da NVIDIA foram severamente reduzidos devido ao enorme investimento na construção de um sistema de “supercomputação” que estava à frente de seu tempo, e Wall Street foi vaiado.

Ben Gilbert, apresentador do Acquired, um podcast popular no Vale do Silício, comentou: “Eles não tinham como alvo um grande mercado, mas um canto obscuro da computação acadêmica e científica, mas gastaram bilhões de dólares nisso.”

As vozes do mundo exterior não afetaram Huang Renxun. Mais de dez anos de investimento em CUDA deram à Nvidia sua posição atual.

Huang Renxun considera o poder da computação o núcleo. **Seja IA, direção autônoma, metaverso, robôs ou criptomoeda, a NVIDIA usa seu enorme poder de computação para encontrar novas oportunidades. **

Poder computacional, a arma eterna da Nvidia.

Três tentativas fracassadas

Em 2023, Huang Renxun fez um discurso na cerimônia de formatura da Universidade Nacional de Taiwan. Ele compartilhou três histórias de fracasso e ensinou aos estudantes universitários o segredo do sucesso da Nvidia.

** Falhou pela primeira vez e sobreviveu à beira da falência. **

Em 1994, o primeiro cliente da Nvidia foi a empresa japonesa de jogos SEGA, que projetou placas gráficas para seus consoles de jogos.

Mas no ano seguinte, a Microsoft lançou o Direct3D, uma interface gráfica para a plataforma Windows. Essa mudança deixou a Nvidia em pânico porque entrava em conflito com seu design.

No final, a Nvidia optou por rescindir o contrato com a SEGA e, em vez disso, desenvolver GPUs para a plataforma Windows. Foi uma decisão arriscada porque a SEGA era o único cliente e eles desistiram. O financiamento da Nvidia só pode suportar 6 meses. Se não conseguirem lançar novos produtos dentro deste prazo, correrão o risco de falência.

Felizmente, quando os fundos estavam prestes a acabar, e apenas um mês antes da falência, a Nvidia projetou o chip Riva 128 e obteve sucesso. No final de 1997, mais de 1 milhão de unidades do Riva 128 foram vendidas e a Nvidia conseguiu sobreviver.

**O segundo fracasso, abrir mão dos lucros de curto prazo, alcançou a grandeza futura. **

Em 2007, a NVIDIA lançou o plano de computação acelerada por GPU CUDA. A visão é fazer do CUD A um modelo de programação que pode melhorar várias aplicações, desde computação científica e simulação física até processamento de imagens.

É muito difícil criar um novo modelo de computação Desde o lançamento do IBM 360, o modelo de computação CPU tem sido o padrão da indústria há 60 anos.

CUDA exige que os desenvolvedores reescrevam os aplicativos para demonstrar os benefícios da GPU, mas para desenvolver tal programa, primeiro deve haver uma grande base de usuários e uma enorme demanda para impulsionar o desenvolvimento dos desenvolvedores;

Para resolver o problema do “ovo e da galinha”, a Nvidia aproveitou suas placas gráficas para jogos GForce, que já contavam com um grande número de jogadores, para construir uma base de usuários. Mas os custos adicionais do CUDA são muito elevados, fazendo com que os lucros da Nvidia despenquem ao longo dos anos, e o seu valor de mercado tem flutuado em torno do nível de mil milhões de dólares.

Os anos de baixo desempenho da NVIDIA também deixaram os acionistas céticos em relação ao CUDA. Os acionistas teriam preferido que a empresa se concentrasse em melhorar a rentabilidade, mas a Nvidia persistiu, acreditando que chegaria o momento de acelerar a computação.

Jen-Hsun Huang fundou uma conferência chamada GTC e trabalhou incansavelmente para promover o CUDA em todo o mundo. No final, o trabalho árduo valeu a pena e as aplicações surgiram uma após a outra, incluindo reconstrução de tomografia computadorizada, dinâmica molecular, física de partículas, dinâmica de fluidos e processamento de imagens.

Somente em 2012 os pesquisadores de IA descobriram o potencial do CUDA. O famoso especialista em IA Alex Krizhevsky treinou AlexNet no GForce GTX 580, desencadeando uma explosão de inteligência artificial.

**A terceira falha, a NVIDIA retirou-se do mercado de chips para telefones celulares. **

Você ainda se lembra de Lei Jun e Huang Renxun no mesmo palco?

Em 2013, Huang Renxun participou da conferência de lançamento do celular Xiaomi 3 a convite de Lei Jun.

Huang Renxun, que foi para os Estados Unidos quando era jovem, foi convidado por Lei Jun para falar chinês. Ele não falava fluentemente, mas gritou com segurança em chinês: *“A GPU da NVIDIA é a melhor do mundo.” *

Naquela época, a versão principal do Xiaomi Mi 3 estava equipada com a versão móvel do processador Tegra4 lançado pela NVIDIA, que também era o canto do cisne da série.

Naquela época, o mercado de telefonia móvel estava emergindo e a NVIDIA também entrou no mercado de chips móveis. Embora todo o mercado de telefonia móvel fosse muito grande, a NVIDIA poderia ter lutado por participação de mercado, mas tomou uma decisão difícil: abandonar esse mercado.

Huang Renxun disse que a missão da Nvidia é construir computadores que possam fazer coisas que os computadores comuns não podem, e eles devem estar comprometidos em concretizar essa visão e fazer contribuições únicas. O recuo estratégico da Nvidia valeu a pena.

Conselho de vida: passe por dificuldades e diminua suas expectativas

Em 2024, Jen-Hsun Huang regressou à sua alma mater, a Universidade de Stanford, e fez uma palestra na Business School, partilhando algumas experiências de vida.

Quando o anfitrião perguntou a Jen-Hsun Huang, ele deu algum conselho para os alunos de Stanford sobre o sucesso? Ele respondeu: “Espero que você tenha a oportunidade de vivenciar muita dor e sofrimento.”

Ele mencionou que um de seus maiores pontos fortes é que “tenho expectativas muito baixas”.

Huang Renxun disse que a maioria dos graduados de Stanford tem grandes expectativas para si mesmos, mas eles definitivamente merecem grandes expectativas porque vêm de uma das melhores universidades do mundo e estão cercados por colegas igualmente incríveis.

“Pessoas que têm expectativas muito altas de si mesmas tendem a ter baixa resiliência”, disse Huang. “Infelizmente, a resiliência é fundamental para alcançar o sucesso”.

Huang Renxun enfatizou: “O sucesso não vem da sabedoria, mas do caráter, e o caráter é moldado pela experiência do sofrimento.”