Így vált az Nvidia trillió dollárokat érő vállalattá

Ezért lett népszerű az Nvidia 

Az Nvidia utolsó negyedévben 13,5 milliárd dollár bevételt ért el, ami legalább 2 milliárd dollárral több, mint amit a Wall Street-i elemzők jósoltak. Hirtelen értelmet nyert a cég májusi árfolyam-emelkedése, amely a vállalatot ezer milliárd dolláros céggé tette – legalábbis egy bizonyos pontig. 

Ám hogyan válhatott egy ilyen vállalat értéke szinte egyik napról a másikra ezer milliárd dolláros nagyságrendű értékeléssel bíró céggé? Pontosan úgy, ahogyan a 19. század közepén a kaliforniai aranyláz idején a szerszámárusítók: míg az aranyásók közül csak kevesen tettek szert nagy vagyonra aranymosással, addig a csákányokat és lapátokat árusító beszállítók alaposan megszedték magukat. 

Most a történelem megismétli önmagát, ezúttal a mesterséges intelligencia (AI) körüli hájp miatt. Mindenki Nvidia GPU-t akar – nemcsak a technológiai cégek, hanem az olyan petroállamok is, mint Szaúd-Arábia és az Egyesült Arab Emírségek. A kereslet tehát jóval meghaladja a kínálatot. És hogy még értékesebbnek tűnjenek a vállalat termékei, az Nvidia okosan előre lefoglalta a szűkös (4 nanométeres) gyártási kapacitást a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company-nál (TSMC), a világ egyetlen olyan chipgyártó üzeménél, amely képes ilyeneket gyártani. Tehát – legalábbis egyelőre – ha valaki be akar szállni a mesterségesintelligencia-versenybe, annak Nvidia GPU-kat kell vásárolnia. 

Berobbant a mesterséges intelligencia, szárnyalnak a részvények: 

Mi olyan különleges a GPU-kban? 

Vegyük például a videójátékokat. A játékokban a grafikus képek poligonokból (többnyire apró háromszögekből) állnak. Minél több háromszög van, annál nagyobb a keletkező kép felbontása. A játékhoz a sokszögeket a csúcsaik koordinátáival határozzák meg, így minden egyes objektum egy nagy számmátrixszá válik. A videojátékokban a legtöbb objektum azonban dinamikus: mozognak és változtatják alakjukat, és minden egyes változásnál újra kell számítani a mátrixot. A videojátékokhoz tehát hatalmas számítási kapacitás és gyorsaság szükséges. A GPU-kat pedig éppen az teszi különlegessé, hogy több ezer vagy akár több millió matematikai műveletet képesek párhuzamosan elvégezni. 

Ahogy a gépi tanulás és a neurális hálózatok iránti érdeklődés megnőtt a kétezres években – különösen 2017 után, amikor a Google bevezette a „transzformátor”-modellt, amelyen ma a legtöbb generatív mesterséges intelligencia alapul – a mesterséges intelligencia kutatói rájöttek, hogy szükségük van a GPU-k által biztosított párhuzamos feldolgozásra. Ekkor az Nvidia hatalmas előnyre tett szert. A vállalat azóta bölcsen kihasználta ezt az előnyt, és megerősítette vezető pozícióját azzal, hogy a hardvere köré speciális szoftveres ökoszisztémát épített. 

 Ám semmi sem tart örökké. Elvégre nem is olyan régen még erősen dominált az Intel a félvezetőiparban, ma pedig már csak árnyéka korábbi önmagának, legalábbis ami a tőzsdei megítélését illeti. A Cisco, a hálózati és távközlési berendezések híres gyártójára hasonló utat járt be korábban. Egykor jó helyen volt a jó időben, amikor az 1990-es évek közepén berobbant az internet. Bevételei 1997 és 2000 között megháromszorozódtak, mivel a routerek és más hálózati berendezések iránti kereslet jelentősen megnőtt. Aztán jött a válság, és 2001-re a Cisco részvényeinek árfolyama (és ennek következtében a piaci értéke) 70 százalékkal esett vissza. És kapott jónéhány erős ázsiai konkurenst is az elmúlt évtizedekben. 

Megtörténhet valami hasonló az Nvidia esetében is? Ben Thompson technológiai guru szerint a kulcskérdés az, hogy milyen lesz a mesterséges intelligencia végső piaca, amikor az őrület lecsengett. Erre senki sem tudja a választ. 

Kapcsolódó cikkünk: 

Címlapfotó: shutterstock

További cikkeinket, elemzéseinket megtalálja a makronom.hu oldalon.