Нечасто аналитики с Уолл-стрит теряют дар речи, но в конце прошлого месяца это произошло: компания Nvidia, производящая компьютерные чипы, опубликовала данные о продажах, которые взорвали коллективный разум. За последний квартал компания получила доход в размере 13,5 млрд. долл., что как минимум на 2 млрд. долл. больше, чем прогнозировали вышеупомянутые финансовые гении. Внезапно всплеск цен на акции компании в мае, превративший ее в компанию с триллионным оборотом, обрел смысл.
Во всяком случае, до определенного момента. Но как компания, которая с 1998 года, когда она выпустила революционный графический процессор Riva TNT, была святыней геймеров, практически в одночасье стала стоить триллион долларов? Ответ, как ни странно, можно найти в народной мудрости, появившейся во время калифорнийской золотой лихорадки середины XIX века, когда стало ясно, что если немногие старатели нажили состояние на поисках золота, то поставщики, продававшие им кирки и лопаты, неплохо преуспели.
Сейчас мы переживаем очередную золотую лихорадку — на этот раз в области искусственного интеллекта (ИИ), а графические процессоры A100 и H100 от Nvidia — это кирки и лопаты. Они сразу же стали нужны всем — не только технологическим компаниям, но и нефтяным государствам, таким как Саудовская Аравия и Объединенные Арабские Эмираты. Таким образом, спрос дико превышает предложение. А для того, чтобы еще больше усугубить ситуацию, Nvidia предусмотрительно забронировала дефицитные (4-нанометровые) производственные мощности на Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, единственном в мире предприятии по производству чипов, которое может их выпускать, когда спрос был слабым во время пандемии Covid-19. Так что, по крайней мере, на данный момент, если вы хотите заняться искусственным интеллектом, вам нужны графические процессоры Nvidia.
Что же такого особенного в графических процессорах? Ну, вот тут-то и проявляется связь с видеоиграми. В играх графические изображения состоят из полигонов (в основном крошечных треугольников) — так же, как изображения, получаемые цифровой камерой, состоят из прямоугольных пикселей. Чем больше треугольников, тем выше разрешение получаемого изображения. В играх полигоны определяются как координаты их вершин, поэтому каждый объект превращается в большую матрицу чисел. Но большинство объектов в видеоигре не статичны, а динамичны: они движутся и меняют форму, и для каждого изменения матрицу приходится пересчитывать. Таким образом, в основе видеоигры лежит чудовищный объем непрерывных вычислений.
И чтобы игра была реалистичной, эти вычисления должны выполняться очень быстро. Это означает, что обычные центральные процессоры, которые выполняют вычисления последовательно, по одному шагу за раз, не справляются с этой задачей. Особенностью графических процессоров является их способность параллельно выполнять тысячи и даже миллионы математических операций — именно поэтому в игре Grand Theft Auto V хорошие и плохие игроки двигаются быстро и плавно и перемещаются по убедительно вымышленной версии Лос-Анджелеса в реальном времени.
По мере роста интереса к машинному обучению и нейронным сетям в 2000-х годах и особенно после 2017 года, когда компания Google представила модель «трансформер», на которой сейчас базируется большинство генеративных ИИ, исследователи ИИ поняли, что им необходимы возможности параллельной обработки данных, предоставляемые графическими процессорами. В этот момент стало ясно, что Nvidia — это та компания, которая имеет преимущество перед всеми остальными. И с тех пор компания с умом воспользовалась этим преимуществом и закрепила свое лидерство, создав вокруг своего оборудования программную экосистему, которая стала настоящей находкой для разработчиков ИИ.
Так станет ли Nvidia следующей Apple или, по крайней мере, следующей Intel? В ближайшие несколько лет ее доминирующее положение представляется вполне надежным, в том числе и потому, что доходы компании в большей степени поступают от компаний, занимающихся облачными вычислениями и стремящихся оснастить свои дата-центры не только обычными серверами, но и все больше комплектами параллельных вычислений, которые будут удовлетворять ожидаемые потребности «золотой лихорадки» ИИ. Это хорошие клиенты, которые платят вовремя, и им потребуется как минимум пара лет, чтобы перенастроить свои облачные инфраструктуры.
Но ничто не вечно. В конце концов, не так давно доминирование Intel в полупроводниковой отрасли казалось полным. А теперь это лишь тень прежнего. Любопытно, однако, что когда Nvidia преодолела триллионный рубеж, все подумали не об Intel, а о Cisco, известном производителе сетевого и телекоммуникационного оборудования, который оказался в нужное время в нужном месте, когда в середине 1990-х годов начался первый интернет-бум. В период с 1997 по 2000 г. доходы компании утроились, поскольку спрос на маршрутизаторы и другое сетевое оборудование резко возрос. Затем последовал спад, и к 2001 г. цена акций Cisco (и, соответственно, рыночная оценка) упала на 70%.
Может ли нечто подобное произойти с Nvidia? Главный вопрос, считает Бен Томпсон, самый проницательный гуру в области технологий, заключается в том, каким в конечном итоге будет рынок ИИ, когда ажиотаж спадет? Ответа на него никто не знает. Однако, что бы ни случилось, кирки и лопаты Nvidia принесут некоторым людям огромные деньги.