Nvidia досягає оцінки в $4 трильйони на фоні буму штучного інтелекту
Історичний Ринковий Рубіж
У середу компанія Nvidia стала першою публічною компанією, яка подолала ринкову капіталізацію в 4 трильйони доларів. Акції цього лідера у сфері графічних процесорів, що базується в Санта-Кларі, Каліфорнія, зросли більш ніж на 2% після того, як компанія оприлюднила фінансові результати за другий квартал, які перевищили прогнози Уолл-стріт, згідно з CNBC. Цей ріст є продовженням буму, викликаного безпрецедентним попитом на апаратуру для штучного інтелекту, що розпочався з моменту запуску ChatGPT у листопаді 2022 року.
Фактори Розвитку: Попит на Апаратуру для Штучного Інтелекту
Графічні процесори Nvidia для дата-центрів, спочатку розроблені для реалістичної 3D-графіки, чудово справляються з виконанням величезної кількості паралельних матричних множень, необхідних сучасним нейронним мережам. Основні фактори включають:
- Tensor Cores: Спеціалізовані обчислювальні блоки в архітектурах Ampere, Hopper та новій Blackwell забезпечують до 694 TFLOPS (FP8) для інференції AI та 19.5 TFLOPS (FP64) для наукових обчислень.
- Пам’ять з високою пропускною спроможністю (HBM3): Пакети об’єднують кілька стеків HBM3 з пропускною спроможністю до 1.2 ТБ/с, що зменшує затримки передачі даних у великих навчальних завданнях.
- NVLink та NVSwitch: Високошвидкісні інтерконектори, що забезпечують до 900 ГБ/с двосторонньої пропускної спроможності, необхідні для масштабування кластерів з кількома GPU, таких як DGX SuperPOD.
Технічний Аналіз: Архітектура GPU
Останній графічний процесор Nvidia Hopper H100 містить 80 мільярдів транзисторів, виготовлених за технологією 4 нм на заводах TSMC. Чіп має 132 потокових мультипроцесори (SM), кожен з яких оснащений 8 ядрами FP64, 16 ядрами FP32 та 32 Tensor Cores. Нова мікроархітектура включає вдосконалений розподіл інструкцій, розширені регістрові файли та покращене прискорення розрідженості для моделей на основі трансформерів. Очікувана архітектура Blackwell обіцяє ще вищу ефективність, з чутками про понад 1 трильйон параметрів на чіпі та розробленими інтегрованими оптичними інтерконекторами.
Програмне Забезпечення: CUDA та Інше
Платформа CUDA від Nvidia, запущена в 2007 році, стала де-факто стандартом для обчислень з прискоренням GPU. Основні складові включають:
- cuDNN: Оптимізовані примітиви для CNN, RNN та шарів трансформерів.
- NCCL: Бібліотека колективної комунікації для навчання з кількома GPU та багатьма вузлами.
- Triton Inference Server: Масштабована платформа для розгортання, що підтримує gRPC та HTTP/REST кінцеві точки.
“Зрілість CUDA та широкий екосистема дають Nvidia стійку перевагу над конкурентами,” зазначає доктор Марія Альварес, старший архітектор AI у DeepCompute Labs.
Геополітичні та Ланцюгові Виклики
Nvidia стикається з експортними обмеженнями, спрямованими на обмеження продажів висококласних AI-чіпів до Китаю. Чіп H20, розроблений компанією, працює на знижених частотах і потребує нових ліцензій від уряду США після розширення обмежень, запроваджених за часів Трампа. Кожна заявка на ліцензію додала близько 5.5 мільярдів доларів витрат на дотримання норм, а Nvidia тепер отримує компоненти через вторинні упаковочні вузли на Тайвані та в Південній Кореї. Генеральний директор Дженсен Хуанг оцінює, що втрати від продажів у Китаї можуть перевищити 50 мільярдів доларів щорічно.
Конкурентне Середовище та Перспективи
Хоча Nvidia займає лідерські позиції на ринку апаратури для AI, конкуренти наближаються. Графічні процесори AMD CDNA 3 пропонують до 1.2 ТБ/с пропускної спроможності та значний потік FP16, тоді як прискорювачі Intel Gaudi2 зосереджуються на енергетичній ефективності в хмарних дата-центрах. Четверте покоління TPU від Google, спеціалізовані ASIC для навантажень нейронних мереж, інтегровано в екосистему Google Cloud. Оголошена серія Blackwell від Nvidia, разом із партнерствами з AWS, Microsoft Azure та Oracle Cloud, має на меті зберегти її лідерство.
Інвестиційні Міркування та Ринкові Ризики
Аналітики залишаються обережно оптимістичними. Масштабні капітальні витрати гіпермасштабних компаній — Microsoft, Google, Meta — на дата-центри, оптимізовані для AI, підкріплюють прогнози попиту, але питання щодо термінів повернення інвестицій та стійкості поточних рівнів витрат залишаються відкритими. Геополітична невизначеність, обмеження в ланцюгах постачання та можливі регуляторні зміни можуть призвести до волатильності.
Наразі зростання Nvidia до оцінки в 4 трильйони доларів закріплює її позицію в епіцентрі революції AI. Чи зможе вона підтримувати цей ріст, залежатиме від ефективності в дослідженнях і розробках, стійкості ланцюгів постачання та здатності орієнтуватися в дедалі складнішому геополітичному середовищі.