Проблемы на горизонте
Несмотря на триумфальные заголовки, путь к постоянному поддержанию оценки в триллион долларов чреват проблемами. В то время как пандемия дала толчок Nvidia, стоит отметить, что общий рост выручки фирмы в прошлом году остановился на одном уровне, а прибыль сильно пострадала. Кроме того, поддержание предложения для удовлетворения постоянно растущего спроса создает еще одно препятствие, особенно с такими конкурентами, как AMD и Intel, стремящимися создать свои собственные предложения, ориентированные на ИИ.
В дополнение к этой рыночной динамике Nvidia также борется с этическими соображениями. Как ведущий производитель чипов для продуктов ИИ, компания сталкивается с тщательной проверкой своей ответственности за обеспечение этичного использования своей технологии на фоне растущих опасений по поводу воздействия ИИ на общество.
В цифрах
Акции производителя видеокарт и чипов Nvidia стали одними из самых прибыльных в мире, а состояние главного исполнительного директора компании Дженсена Хуанга с начала года выросло вдвое, пишет Bloomberg.
- Если в 2022-м акции Nvidia можно было приобрести за $175 за штуку, то сейчас их стоимость выросла до $355.
- Глава компании разбогател с начала года на $13,5 млрд, сейчас его состояние, по данным индекса миллиардеров Bloomberg, оценивается в $27,3 млрд. И это самый большой прирост с начала года среди миллиардеров США.
- Эксперты издания связывают такой рост прибыли компании с небывалым интересом инвесторов к сфере искусственного интеллекта. Спрос на чипы Nvidia настолько высокий, что технологические фирмы ведут «борьбу» за право получить их первыми, пишет издание.
- Nvidia доминирует на рынке графических чипов, предназначенных для сложных вычислительных задач, в том числе для приложений ИИ.
- По оценкам аналитиков финансовой корпорации Citigroup, в ближайший год распространение ChatGPT увеличит продажи NVIDIA в несколько раз — операторам чат-ботов будут требоваться большие вычислительные мощности.
Nvidia Company History
Nvidia was founded in 1993 by Jen-Hsun Huang, Curtis Priem, and Chris Malachowsky. At the time, they were focused on developing graphics processing units (GPUs) for personal computers. Their first product was the NV01, which was used in many video gaming systems.
In 1995, Nvidia released the NV11, which was the first graphics processor to feature programmable vertex and pixel shaders. This allowed for more realistic graphics in video games and other applications. Nvidia continued to release new GPUs, and their products began to be used in a variety of industries, including design visualization, data centers, and self-driving cars.
Nvidia Statistics
- Headquarters: Santa Clara, CA, USA
- Revenue: $11.72 billion (2020)
- CEO: Jensen Huang (Feb 1993–)
- Number of employees: 16,000+
Обоснование оценки: уравновешивание
В настоящее время рыночная стоимость Nvidia превосходит Intel более чем в восемь раз. Интересно, что эта впечатляющая оценка получена, несмотря на более высокий доход Intel в предыдущем году. Это сопоставление демонстрирует высокие ожидания рынка в отношении Nvidia и потенциала ИИ, но также вызывает вопросы об оправданности таких высоких оценок.
Хотя ясно, что искусственный интеллект является критически важной областью роста, некоторые считают, что акции Nvidia могут быть «ценены с опережением кривой», ожидая, что компания единолично возглавит революцию в области искусственного интеллекта. Это восприятие может не учитывать растущую конкуренцию и появление альтернатив в области ИИ
Это напоминает прошлую динамику рынка, когда когда-то любимые технологические гиганты видели, как их оценки в триллионы долларов рушатся так же быстро, как и росли.
Временное вхождение Nvidia в клуб триллионов долларов знаменует собой важную веху на пути компании и более широкой индустрии искусственного интеллекта. Это подчеркивает потенциал ИИ и высокие ставки, но также подчеркивает волатильность рынка и проблемы, которые предстоит решить для поддержания такой высокой оценки. Поскольку ландшафт ИИ продолжает развиваться, еще неизвестно, как Nvidia справляется с этими проблемами, чтобы оставаться на шаг впереди.
History of Nvidia
The GPU market was a very crowded one when Nvidia entered in the early 1990s. Competition included ATI Technologies, Matrox, Chips & Technology, S3 Graphics and 3Dfx. Nvidia rose above its competition in 1999 with the release of the GeForce card. It featured more advanced 3D graphics and lighting techniques than other manufacturers.
As the GPU market consolidated around Nvidia and ATI, which was acquired by AMD in 2006, Nvidia sought to expand the use of its GPU technology. In 2004, the company developed CUDA, a language similar to C++ used for programming GPUs.
Rather than using 3D graphics libraries as gamers did, CUDA allowed programmers to directly program to the GPU. This allowed them to write massive parallel programs to execute high-performance floating-point processes, such as simulations, visualizations and other applications with large amounts of data that need to be processed in parallel.
After introducing CUDA in 2006, Nvidia made a concerted effort to have the programming language taught in universities. Courses in CUDA can be found in more than 200 universities worldwide. This has helped build a workforce of Nvidia programmers.
In 2008, Nvidia introduced the Tegra line of systems-on-a-chip (SoC) that combined an Arm CPU with a scaled-down Nvidia GPU. Tegra was primarily sold to carmakers for in-dash systems. However, in 2017, Nintendo adopted the Tegra for its handheld Switch console.
For most of its history, Nvidia strategically acquired small companies. However, in 2019, the company bought networking specialist Mellanox Technologies, which was rumored to be an acquisition target by Intel, for $7 billion. Mellanox specializes in data processing units (DPUs), which are chips used in SmartNICs. SmartNICs intelligently route data better than a standard networking chip or CPU. The idea is to take over the processing of networking data, while the CPU continues its main job of processing data. Because HPC and AI require the movement of massive data sets, Nvidia’s GPU processors benefit from intelligent data processing and routing.
In 2020, Nvidia attempted to acquire CPU designer Arm Holdings for $40 billion. The deal ran into immediate opposition in Arm’s native United Kingdom, with allegations that Nvidia would play favorites with Arm licensing. Despite vehement denials, Nvidia was not able to overcome the opposition and dropped the deal after 18 months of effort.
The Core Values
Nvidia’s core values are also closely tied to its mission statement. These values include innovation, determination, and collaboration.
These values are evident in the company’s history, as Nvidia has consistently pushed the boundaries of what is possible with graphics processing. They have also been willing to take risks and work collaboratively with other companies to achieve their goals.
Innovation
Nvidia products are known for their innovation. The company has consistently been at the forefront of technology, and they are often the first to develop new technologies or applications.
For example, Nvidia was one of the first companies to create a GPU that could be used in a video game system (the NV11). They also developed CUDA, which enabled computers to use graphics processors to accelerate data processing.
Determination
Nvidia has a strong determination to succeed. They have faced many challenges throughout their history, but they have always been willing to push through and continue innovating. For example, in 2006, Nvidia was hit with a patent infringement lawsuit from Intel. However, the company prevailed and continued developing new products.
Collaboration
Nvidia is also known for its strong collaborative spirit. They are willing to work with other companies to achieve their goals. For example, Nvidia has partnered with a number of car manufacturers to develop self-driving cars. This type of collaboration allows them to share resources and expertise, which ultimately leads to better products.
Slogan
Finally, Nvidia’s company slogan—”the world’s leading visual computing company”—reflects its focus on software and artificial intelligence. This slogan emphasizes the importance of visuals in computing, and it underscores Nvidia’s commitment to creating technologies that will improve the user experience.
Nvidia Mission Statement History
Nvidia’s mission statement has gone through a few changes over the years. The company’s original mission was to “create the most advanced and powerful graphics processors in the world.” However, this focus on hardware changed in 2001, when Nvidia shifted its attention to developing software that would enable more realistic graphics.
Their new mission became “to be the world’s leading visual computing company.” This focus on software led to the development of technologies like CUDA, which is used to accelerate scientific research and data processing.
Enter the age of Artificial Intelligence!
In 2013, Nvidia updated its mission statement again to reflect its growing interest in artificial intelligence. Their new mission became “to create the future of computing by accelerating AI everywhere.” This goal is reflected in products like the Tegra X chip, which is designed for use in self-driving cars and other AI-powered devices.
Nvidia’s current mission statement emphasizes its commitment to creating innovative technologies that will shape the future of computing.
Контекст
- В сентябре 2022-го Nvidia официально представила новое поколение видеокарт — флагманскую модель GeForce RTX 4090 и две версии модели GeForce RTX 4080. Видеокарты получили поддержку системы масштабирования изображения в играх и новый кодек, позволяющий записывать видео с разрешением 8K и частотой 60 кадров в секунду. Стоимость новинок составила от $900 до $1,9 тыс. в зависимости от модификации.
- В том же месяце компания объявила о запуске Omniverse Cloud — масштабного набора облачных сервисов для объединения миллионов технических дизайнеров, художников и создателей контента. С помощью этого инструмента команды могут разрабатывать, публиковать и использовать свои совместные труды вне зависимости от того, где они находятся.
- В ноябре Nvidia рассказала о создании вместе с Microsoft одного из самых мощных в мире суперкомпьютеров с искусственным интеллектом. Его можно будет использовать для выполнения многих задач, в том числе для создания более совершенных нейросетей.
- В марте 2023-го Nvidia запустила AI Foundations — сервисы для создания уникальных чат-ботов, генераторов картинок и прочих ИИ-инструментов. По словам разработчиков проекта, этот инструмент позволяет компаниям настраивать собственные модели нейросетей под их организационные запросы.
- Через несколько дней в компании заявили, что объединят свои усилия с Oracle, Microsoft и Google, чтобы использовать вычислительные возможности своих ускорителей ИИ. Это позволит быстрее осваивать задачи нейросетей.
Final Thoughts
The mission statement is a guiding force for all employees at the company. It affects everything from product development to marketing decisions.
In particular, Nvidia’s focus on artificial intelligence has led to the creation of products like Tegra X, which are designed for use in devices like self-driving cars. Nvidia’s mission statement is an important part of the company’s history and culture. It reflects their commitment to innovation and determination, and it drives them to create technologies that will shape the future of computing.
We can expect Nvidia to continue to update their mission statement as they expand into new markets like artificial intelligence.
Good luck with your new exciting adventure at Nvidia!
Share:
Want To Become A GPU Programmer?
Well, look no further; with so many superb online guides, it’s possible! So, check out Nvidia’s own CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, in conjunction with the CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming, and the Hands-On GPU Programming with Python and CUDA: Explore high-performance parallel computing with CUDA.
Next, we also recommend studying up with the Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach, the Julia High Performance: Optimizations, distributed computing, multithreading, and GPU programming with Julia 1.0 and beyond, the CUDA Programming: A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs all available online in 2023.
And lastly, we also have the GPU Programming in MATLAB, or how about Parallel and High-Performance Computing, the Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, and the Professional CUDA C Programming to help you improve immensely.