Как Nvidia стала самой дорогой компанией планеты

Осень 2024 года принесла технологическому миру неожиданный поворот: Nvidia стала самой дорогой компанией планеты, обогнав гиганта Apple и закрепив свою позицию на вершине глобального рейтинга по капитализации. Внезапное восхождение Nvidia в технологическом мире кажется удивительным, учитывая, что совсем недавно она оставалась «просто» производителем чипов для видеокарт. Как так получилось, что компания, которая начинала с продуктов для геймеров, смогла за два десятилетия возглавить мировой рынок и достигнуть капитализации в 3 триллиона долларов?

Всё началось с ранней ставки на технологии искусственного интеллекта (ИИ) и нейросетей. Nvidia, которую основали в 1993 году, производила чипы и процессоры для обработки графики, сначала ориентируясь на игровой рынок. Видеокарты этой компании становились более мощными, они обеспечивали высокий уровень графики для игр и даже кинематографа. Но пока другие технологические гиганты сосредоточились на более традиционных продуктах, Nvidia решила рискнуть и начала развивать технологии, которые уже в 2010-х были важны для научных исследований и работы с большими данными. Кстати, прогнозы на то, какая компания станет самой прибыльной, часто можно встретиться на букмекерских платформах. Сайт Betonuz.com поможет выбрать подходящее приложение бк для Узбекистана — редакция сайта подготовила обзоры основных платформ и поможет найти оптимальный вариант для каждого игрока.

Решение сфокусироваться на искусственном интеллекте и высокопроизводительных вычислениях привело к разработке чипов, которые стали незаменимы для тех, кто обучает нейросети. У компании были сильные позиции в сфере видеокарт, и к 2020-м Nvidia уже владела почти 80% этого рынка. На протяжении нескольких лет она развивала новые направления в работе с данными и облачными вычислениями. Тогда же Nvidia представила первый чип серии A100, который был не только мощнее предыдущих моделей, но и мог выполнять миллиарды операций в секунду. Для задач ИИ, которые требуют параллельных вычислений и работы с массивами данных, это оказалось настоящим прорывом. Этот шаг стал для Nvidia отправной точкой для стремительного восхождения к мировой вершине.

Когда компании, такие как Google, Microsoft и Amazon, начали массово инвестировать в ИИ, основным поставщиком для них стала Nvidia. Области, в которых ранее работали традиционные процессоры (CPU), теперь нуждались в графических процессорах (GPU), и Nvidia оказалась единственным производителем, способным предложить необходимую мощность. Многие эксперты отмечают, что Nvidia оказалась в нужное время и в нужном месте. По данным Bloomberg, к 2024 году около 70% всего оборудования для ИИ было выпущено Nvidia.

На волне растущего спроса Nvidia представила сразу несколько серий чипов, включая ускорители H100 и A100, которые обеспечивают быстрое обучение языковых моделей. Эти модели, такие как GPT-4, BERT и аналогичные, требуют огромных вычислительных ресурсов. Один из ускорителей H100, например, способен обрабатывать миллиарды параметров и позволяет сокращать время обучения больших языковых моделей на месяцы. Использование таких чипов сократило затраты и ускорило разработку ИИ-продуктов в несколько раз. Неудивительно, что после выхода новых ускорителей спрос на них мгновенно взлетел: заказчиками Nvidia стали практически все технологические гиганты, включая Tesla, OpenAI, Meta и другие. Как результат, к 2023 году выручка Nvidia выросла на 60%, и компания отчиталась о доходах в 54 миллиарда долларов.

Вместе с финансовым успехом пришёл и рост акций. В 2023 году котировки Nvidia поднимались на 85%, что является одним из лучших показателей на фондовом рынке среди крупных технологических компаний.

Такое восхождение на рынке могло показаться невозможным без грамотного управления рисками и диверсификации бизнеса. Nvidia сделала ставку не только на ИИ: к 2024 году её продукты использовались в самых разных секторах, включая автомобилестроение и биотехнологии. Чипы Nvidia стали ключевым элементом в разработке систем автономного управления, и на них опирались Tesla, General Motors и даже Uber в разработке своих беспилотных технологий. Это позволило Nvidia избежать сильной зависимости от одного направления. В результате, в отличие от компаний, которые страдали от кризисов в определённых секторах (например, Apple — от снижения спроса на iPhone), Nvidia удавалось маневрировать и оставаться в плюсе.

Один из интересных аспектов стратегии Nvidia — это её готовность к экспансии. Компания не только активно развивает производство, но и открывает новые направления исследований, которые касаются квантовых вычислений и систем распознавания речи и изображений. В последние годы она усилила своё присутствие на европейском рынке, чтобы снизить возможные риски, связанные с зависимостью от производства в Азии.

Конкуренты Nvidia, такие как AMD и Intel, по-прежнему пытаются бороться за место под солнцем, но пока они остаются позади, хотя и не отказываются от планов. Intel, например, инвестировала значительные средства в создание конкурентоспособных GPU и в разработку чипов для облачных вычислений. AMD также сосредоточилась на производстве чипов для ИИ и заявила о своих амбициях в этой области. Однако Nvidia удерживает лидерство благодаря тому, что она захватила рынок и стала стандартом для ИИ-индустрии, опередив конкурентов на несколько лет.

Примечательно, что даже на фоне роста спроса и успешных финансовых результатов, Nvidia сталкивается с серьёзными вызовами. На фоне роста напряжённости в международной политике и экономических санкций США в отношении китайских компаний, рынок полупроводников оказался под угрозой. Nvidia, как и многие технологические компании, использует заводы в Азии, и любые сбои в поставках могут привести к росту цен на чипы. Кроме того, крупнейшие клиенты Nvidia, такие как Google и Amazon, начали разрабатывать собственные решения для ИИ, что в долгосрочной перспективе может снизить их потребность в оборудовании от Nvidia.

Впрочем, компания явно не намерена сдавать позиции. Её планы включают запуск новых чипов с ещё большей вычислительной мощностью и разработку технологий для создания ещё более сложных ИИ-моделей. Глядя на будущее, Nvidia активно экспериментирует с квантовыми вычислениями и заявляет, что в ближайшие несколько лет выпустит новое поколение чипов, способных работать с системами на уровне искусственного общего интеллекта (AGI). Эти разработки смогут решать задачи, которые ранее считались неподъёмными для современных технологий, и откроют новые горизонты в областях, где традиционные CPU и GPU не справляются.

Критики, однако, высказывают опасения по поводу «монополии» Nvidia в области высокопроизводительных вычислений. На фоне жёсткой конкуренции со стороны других технологических гигантов и давления со стороны клиентов, компания может столкнуться с трудностями в сохранении текущих позиций.

Но пока что Nvidia уверенно движется вперёд. На волне ИИ-революции она сумела продемонстрировать исключительный рост и превзойти Apple по капитализации. В то время как другие компании борются за потребителя, Nvidia расширяет границы вычислительных возможностей и открывает перед индустрией ИИ новые возможности. Ставка на диверсификацию, расширение в разные отрасли и фокус на будущем помогает ей сохранять лидерство и удерживать позиции.