В этой статье рассматривается история состояния Nvidia: от игровых гигантов, тиранов крипто-майнинга до торговцев искусственным оружием.

Автор: Shenchao TechFlow

6 июня цена акций Nvidia выросла на 5,2%, а их рыночная стоимость превысила 3 триллиона долларов США, обогнав Apple и став второй по величине компанией в мире по рыночной стоимости.

С 0,41 доллара США, когда компания вышла на биржу в 1999 году, до 1224,40 доллара США сегодня, Nvidia добилась доходности почти 3000 раз за 24 года.

Самое завидное в Nvidia то, что она «не подвержена ограничениям цикла». Она всегда использовалась как базовая инфраструктура и продолжает «собирать налоги», без нее не обойтись.

Как создатель графических процессоров, NVIDIA воспользовалась возможностью «волны ПК» и вошла в тысячи домохозяйств с бурным ростом игрового рынка;

Затем, когда игровой бизнес был слаб, наступил бычий рынок криптовалют, и видеокарты Nvidia стали широко использоваться для «майнинга» криптовалют, таких как Ethereum, молча зарабатывая состояние;

Впоследствии индустрия умных автомобилей выросла, и ее бизнес по производству бортовых чипов также начал быстро развиваться, родился ChatGPT, и Nvidia превратилась в торговца оружием с искусственным интеллектом…

Но, оглядываясь назад на историю роста NVIDIA, можно сказать, что компания снова и снова оказывалась на грани провала и банкротства. Хуан (Хуан Ренсюнь) однажды крикнул: **Моя воля к жизни превосходит желание почти каждого убить меня. **

NVIDIA, создатель графического процессора

Рождение видеокарты (GPU) относится к 1990-м годам.

В то время некоторым людям в Кремниевой долине пришла в голову идея: рабочую нагрузку центрального процессора (ЦП) можно было бы облегчить с помощью микросхем, предназначенных для конкретных функций, таких как звуковые карты, обрабатывающие звук, и сетевые карты, обеспечивающие работу в сети. Точно так же логично создать чип, специально отвечающий за вывод компьютерного изображения, то есть видеокарту. Например, игровая консоль PlayStation, выпущенная Sony в конце 1994 года, использует видеокарту для обработки изображений.

Однако в то время существовало множество вариантов технологий видеокарт. Прорывным моментом, который обнаружила NVIDIA, является достижение ускорения 3D-графики посредством параллельных вычислений, особенно в игровой сфере. Так называемые параллельные вычисления заключаются в разделении сложной задачи на несколько небольших задач и последующей их одновременной обработке для повышения эффективности вычислений.

В 1999 году Nvidia выпустила видеокарту под названием GeForce. Эта видеокарта специально разработана для игр с упором на «параллельные вычисления», что позволяет значительно улучшить возможности обработки 3D-графики, тем самым обеспечивая более плавный и реалистичный игровой процесс.

Успех GeForce позволил Nvidia быстро стать лидером в области видеокарт.

В то время Nvidia была не единственной компанией, работавшей над графическими процессорами, но Nvidia успешно закрепила за собой ярлык «изобретателя графического процессора».

Дэн Виволи, в то время руководитель отдела маркетинга Nvidia, использовал концепцию «графического процессора» (GPU) для продвижения своих собственных чипов. Он считал, что Nvidia может стать лидером отрасли, неоднократно подчеркивая, что она является изобретателем графического процессора.

Так оно и было позже. NVIDIA стала синонимом графического процессора. NVIDIA открыла для себя новый путь, продвигая графические процессоры.

Nvidia, бенефициар бычьего рынка криптовалют

Рыночная капитализация NVIDIA выросла с 14 миллиардов долларов США в 2016 году до максимума в 175 миллиардов долларов США 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, чтобы перехватить графические процессоры. Графические процессоры превратились в машины для печати денег. Мировые продажи видеокарт резко возросли, а цены также выросли.

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

Nvidia стала крупным победителем на бычьем рынке криптовалют, когда богатство упало с неба.

Благодаря буму крипто-майнинга годовой доход NVIDIA за 2018 финансовый год достиг нового максимума в $9,7 млрд. Хуан Ренсюнь сказал: «Наш графический процессор поддерживает крупнейшие в мире распределенные суперкомпьютеры, поэтому он так популярен в сфере криптовалют». Кроме того, NVIDIA также выпустила GTX 1060 3 ГБ и профессиональные карты для майнинга P106 и P104, специально адаптированные для майнинга.

**В 2020 году, после двух предыдущих лет медвежьего рынка, рынок шифрования снова взлетел более чем вдвое, Ethereum вырос в 4 раза, а Nvidia снова стала бенефициаром «криптобума». **

NVIDIA обратила на это внимание и активно приняла участие на рынке майнинга, выпустив серию профессиональных карт для майнинга CMP. Эти карты лишили функции графической обработки и имели более низкое пиковое напряжение и частоту ядра для повышения производительности и эффективности майнинга.

В конце 2020 года NVIDIA выпустила видеокарты серии RTX30. Цена видеокарты RTX3060 начального уровня составляет 2499 юаней, а цена видеокарты RTX3090 — 11 999 юаней. С ростом криптовалюты цена RTX3060 выросла. достигает 5 499 юаней, а цена RTX3090 взлетает до 20 000 юаней.

После обнародования финансового отчета за первый квартал 2021 года финансовый директор Nvidia Колетт Кресс сообщила, что продажи чипов шифрования Nvidia достигли 155 миллионов долларов США, а на видеокарты, используемые для «майнинга», пришлось четверть от общего объема продаж в первом квартале.

Только в 2021 году годовая выручка Nvidia достигла рекордной отметки в 26,91 миллиарда долларов США, что на 61% больше, чем в предыдущем финансовом году, а ее рыночная стоимость однажды превысила 800 миллиардов долларов США.

Однако хорошие времена длились недолго. В сентябре 2022 года уровень исполнения Ethereum и уровень консенсуса доказательства доли были объединены, а сетевой механизм блокчейна Ethereum был преобразован из PoW (механизм доказательства работы) в PoS. (механизм доказательства доли). Эпоха майнинга на видеокартах постепенно заканчивается.

Это также в определенной степени повлияло на развитие Nvidia. В третьем квартале 2022 года выручка и чистая прибыль Nvidia снизились. Квартальная выручка составила всего 5,931 миллиарда долларов США, что на 17% меньше, чем в прошлом году, а чистая прибыль составила всего лишь. 680 миллионов долларов США, что на 72% меньше, чем в прошлом году. 23 ноября 2022 года цена акций Nvidia составляла 165 долларов США за акцию, что почти вдвое ниже самого высокого уровня прошлого года.

**В то время как зарубежные СМИ, такие как «Финансовый провал», так и отечественные технологические СМИ смотрели на Nvidia свысока. **

Ситуация была крайне сложной, но неожиданно дела пошли в худшую сторону. Подул ветер искусственного интеллекта и больших моделей, и NVIDIA вновь оказалась на передовой.

NVIDIA, торговец ИИ-оружием

В марте 2016 года AlphaGO победила Ли Седоля, что стало шоком и вызвало бурную дискуссию об искусственном интеллекте.

Месяц спустя Хуан Жэньсюнь официально объявил на конференции GTC China, что Nvidia больше не является компанией по производству полупроводников, а является компанией, занимающейся вычислениями на основе искусственного интеллекта. **

В августе 2016 года наступил исторический момент: NVIDIA подарила недавно созданному OpenAI первый суперкомпьютер NVIDIA для искусственного интеллекта DGX-1. Хуан Ренсюнь лично доставил компьютер в офис OpenAI. Тогдашний председатель Илон Маск открыл посылку ножом для резки коробок. .

Хуан Жэньсюнь оставил предложение: «Ради будущего компьютеров и человечества я жертвую первый в мире DGX-1».

Позже OpenAI обучила всемирно известный ChatGPT с помощью суперкомпьютера NVIDIA. Последующий обновленный аппаратный продукт NVIDIA DGX H100 был в дефиците.

Рим был построен не за один день, и доминирование Nvidia в индустрии искусственного интеллекта началось с накопления в более ранний период.

Дэвид Кирк, бывший главный научный сотрудник NVIDIA, давно мечтал об универсальном использовании вычислительной мощности графических процессоров для рендеринга 3D-графики не только в игровой сфере.

Под руководством Дэвида Кирка и Дженсена Хуанга в 2007 году компания NVIDIA запустила революционную унифицированную вычислительную платформу для графических процессоров CUDA, позволяющую высвободить огромные вычислительные ресурсы.

Но в то время CUDA совершенно не впечатлила инвесторов. Вместо этого прибыль NVIDIA сильно сократилась из-за огромных инвестиций в создание «суперкомпьютерной» системы, опередившей свое время, и Уолл-стрит освистала.

Бен Гилберт, ведущий популярного подкаста Acquired, популярного в Кремниевой долине, прокомментировал: «Они нацелились не на большой рынок, а на малоизвестный уголок академических и научных вычислений, но они потратили на это миллиарды долларов».

Голоса из внешнего мира не повлияли на Хуан Ренсюня. Более десяти лет постоянных инвестиций в CUDA обеспечили Nvidia ее нынешнее положение.

Хуан Жэньсюнь считает вычислительную мощность основой своей деятельности. **Будь то искусственный интеллект, автономное вождение, метавселенная, роботы или криптовалюта, NVIDIA использует свои огромные вычислительные мощности для поиска новых возможностей. **

Вычислительная мощность — вечное оружие Nvidia.

Три неудачные попытки

В 2023 году Хуан Жэньсюнь выступил с речью на выпускной церемонии Национального Тайваньского университета. Он поделился тремя историями неудач и рассказал студентам секрет успеха Nvidia.

** Впервые потерпел неудачу и выжил на грани банкротства. **

В 1994 году первым заказчиком Nvidia стала японская игровая компания SEGA, которая разработала видеокарты для своих игровых консолей.

Но в следующем году Microsoft выпустила Direct3D, графический интерфейс для платформы Windows. Это изменение вызвало большую панику в Nvidia, поскольку противоречило их дизайну.

В конце концов, Nvidia решила расторгнуть контракт с SEGA и вместо этого заняться разработкой графических процессоров для платформы Windows. Это было рискованное решение, потому что SEGA была их единственным клиентом, и они отказались от него. Финансирование Nvidia может поддерживаться только в течение 6 месяцев, и если они не смогут запустить новые продукты в течение этого времени, они столкнутся с риском банкротства.

К счастью, когда средства были на исходе и всего за месяц до банкротства, Nvidia разработала чип Riva 128 и добилась успеха. К концу 1997 года было продано более 1 миллиона Riva 128, и Nvidia смогла выжить.

**Второй неудачник, отказавшись от краткосрочной прибыли, достиг будущего величия. **

В 2007 году NVIDIA выпустила план ускоренных вычислений на графическом процессоре CUDA. Цель состоит в том, чтобы сделать CUD A моделью программирования, которая может улучшить различные приложения, от научных вычислений и физического моделирования до обработки изображений.

Очень сложно создать новую вычислительную модель. С момента запуска IBM 360 модель процессорных вычислений была отраслевым стандартом в течение 60 лет.

CUDA требует от разработчиков переписывать приложения, чтобы продемонстрировать преимущества графического процессора, но для разработки такой программы 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, у которых уже было большое количество геймеров, для создания пользовательской базы. Но дополнительные затраты на CUDA очень высоки, из-за чего прибыль Nvidia с годами резко падает, а их рыночная стоимость колеблется около уровня в 1 миллиард долларов.

Годы плохой производительности NVIDIA также заставили акционеров скептически относиться к CUDA. Акционеры предпочли бы, чтобы компания сосредоточилась на повышении прибыльности, но Nvidia настаивала, полагая, что придет время ускорить вычисления.

Дженсен Хуанг основал конференцию под названием GTC и неустанно работал над продвижением CUDA по всему миру. В конце концов, тяжелая работа окупилась, и приложения появились одно за другим, включая реконструкцию компьютерной томографии, молекулярную динамику, физику элементарных частиц, гидродинамику и обработку изображений.

Лишь в 2012 году исследователи искусственного интеллекта обнаружили потенциал CUDA. Известный эксперт по искусственному интеллекту Алекс Крижевский обучил AlexNet на GForce GTX 580, что спровоцировало взрыв искусственного интеллекта.

**Третья неудача: NVIDIA ушла с рынка чипов для мобильных телефонов. **

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

В 2013 году Хуан Жэньсюнь посетил конференцию по запуску мобильного телефона Xiaomi 3 по приглашению Лэй Цзюня.

Лэй Цзюнь попросил Хуан Ренсюня, который в молодости уехал в Соединенные Штаты, говорить по-китайски. Он не говорил бегло, но уверенно кричал по-китайски: *“Графический процессор NVIDIA — лучший в мире”. *

На тот момент флагманская версия Xiaomi Mi 3 была оснащена мобильной версией процессора Tegra4, выпущенной NVIDIA, что также стало 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, NVIDIA могла бы бороться за долю рынка, но они приняли трудное решение: отказаться от этого рынка.

Хуан Ренсюнь сказал, что миссия Nvidia — создавать компьютеры, способные делать то, чего не могут обычные компьютеры, и они должны стремиться реализовать это видение и внести уникальный вклад. Стратегическое отступление Nvidia принесло свои плоды.

Жизненный совет: преодолейте трудности и снизьте свои ожидания

В 2024 году Дженсен Хуан вернулся в свою альма-матер, Стэнфордский университет, и выступил с речью в Школе бизнеса, поделившись жизненным опытом.

Когда ведущий спросил Джен-Сюня Хуана, дал ли он какой-нибудь совет студентам Стэнфорда относительно успеха? Он ответил: “Надеюсь, у тебя будет возможность испытать много боли и страданий”.

Он упомянул, что одна из его самых сильных сторон заключается в том, что «у меня очень низкие ожидания».

Хуан Ренсюнь сказал, что большинство выпускников Стэнфорда возлагают на себя большие надежды, но они определенно заслуживают больших ожиданий, потому что они выпускники одного из лучших университетов мира и окружены столь же невероятными сверстниками. Очень естественно иметь большие ожидания.

«Люди, которые возлагают на себя очень большие надежды, как правило, обладают низкой устойчивостью», — сказал Хуанг. «К сожалению, устойчивость имеет решающее значение для достижения успеха».

Хуан Жэньсюнь подчеркивал: «Успех приходит не от мудрости, а от характера, а характер формируется страданиями».