NVIDIA, un nome sinonimo di tecnologia e innovazione all'avanguardia, è stata fondata nel 1993, circa tre decenni fa.
Dalle umili origini di progettista di chip grafici focalizzati sul settore dei giochi, NVIDIA si è evoluta fino a diventare un leader globale nell'AI e nel calcolo ad alte prestazioni.
NVIDIA è stata valutata "solo" circa $100 miliardi nel 2019. Ora vale circa $2 trilioniLa società si colloca al terzo posto al mondo per capitalizzazione di mercato, al di sotto di Microsoft e Apple e davanti a Saudi Aramco, Amazon, Google e Meta Platforms.
NVIDIA è stata fondata da Jensen Huang, Chris Malachowsky e Curtis Priem, che condividevano la visione di rivoluzionare la grafica computerizzata.
All'inizio degli anni '90, il trio ha riconosciuto il potenziale inutilizzato dei processori grafici specializzati e ha deciso di creare un'azienda che avrebbe trasformato il fiorente settore dei giochi.
Uno dei primi trionfi dell'azienda è nato da un momento di serendipità.
Nel 1995, Sega stava sviluppando la sua console di gioco di nuova generazione, il Sega Saturn. Sega era alla ricerca di un chip grafico 3D per alimentare la console e inizialmente aveva stretto una partnership con 3Dfx Interactive, concorrente di NVIDIA.
Tuttavia, un incontro casuale tra un ingegnere di NVIDIA e un dirigente di Sega durante una conferenza ha permesso a NVIDIA di mostrare il chip NV1 dell'azienda, che ha impressionato Sega. Sega decise di utilizzare il chip di NVIDIA nel Saturn invece di quello di 3Dfx.
È interessante notare che il chip NV1 utilizzato nel Sega Saturn non fu un successo commerciale per NVIDIA nel mercato dei PC. Il prodotto successivo dell'azienda, la RIVA 128 (NV3), è stata la sua prima GPU di successo per PC e ha gettato le basi per il suo futuro dominio nel mercato delle schede grafiche.
Un altro passo avanti è stato fatto nel 1999 con la GeForce 256, commercializzata come la prima GPU al mondo.
Questo ha gettato le basi per il dominio di NVIDIA nel settore dei giochi e la linea di GPU GeForce è diventata rapidamente un nome familiare tra gli appassionati di videogiochi.
Mentre NVIDIA ha continuato a spingere i confini della tecnologia grafica per tutti i primi anni 2000, rilasciando GPU sempre più potenti che offrivano esperienze di gioco coinvolgenti, la ricerca e sviluppo dell'azienda si è affermata come leader nell'elaborazione in parallelo.
Questo sarebbe poi stato determinante per il futuro successo di NVIDIA nel campo dell'AI e del calcolo ad alte prestazioni.
Oltre i giochi: l'ascesa di GPGPU e CUDA
Sebbene il settore dei giochi abbia catalizzato il successo iniziale di NVIDIA, la leadership dell'azienda ha riconosciuto il potenziale delle GPU al di là del solo rendering grafico.
Nel 2006 NVIDIA ha introdotto la Compute Unified Device Architecture (CUDA), un modello di programmazione che ha permesso agli sviluppatori di sfruttare la potenza di elaborazione in parallelo delle GPU per il general-purpose computing (GPGPU).
CUDA ha semplificato il processo di programmazione delle GPU, consentendo agli sviluppatori di scrivere codice utilizzando linguaggi familiari come C e C++. Questo ha aperto nuove opportunità per NVIDIA nella ricerca scientifica, nell'esplorazione di petrolio e gas, nelle simulazioni finanziarie e nell'imaging medico, aprendo così una miriade di nuove partnership per NVIDIA.
Questo ha anche dimostrato come NVIDIA sarebbe diventata fondamentale nelle infrastrutture critiche ad alta tecnologia, espandendo la sua clientela oltre le aziende, ai governi e alle istituzioni pubbliche.
Semiconduttori: un mercato notoriamente difficile da conquistare
L'industria dei semiconduttori è notoriamente complessa e altamente competitiva, e solo poche aziende riescono a imporsi.
Uno dei motivi principali del numero limitato di grandi produttori di semiconduttori è l'estremo costo e la complessità del processo di produzione.
La produzione di semiconduttori richiede impianti all'avanguardia, noti come fonderie, la cui costruzione e manutenzione può costare miliardi di dollari.
Queste fonderie devono operare in ambienti estremamente puliti per evitare che anche le più piccole particelle interferiscano con il processo di produzione.
Inoltre, le attrezzature utilizzate per la produzione di semiconduttori, come le macchine per la litografia, sono altamente specializzate e costose, con alcune macchine che costano più di $100 milioni.
L'insieme di queste caratteristiche crea enormi barriere all'ingresso per i nuovi operatori del settore e ha contribuito a mantenere NVIDIA in cima alla classifica nonostante la concorrenza di AMD, Intel e Qualcomm.
La rivoluzione dell'intelligenza artificiale
Con l'aumento della domanda di AI e di machine learning negli anni 2010, NVIDIA si è trovata in una posizione perfetta per capitalizzare questa tendenza emergente.
Grazie alle attività di ricerca e sviluppo sull'elaborazione in parallelo, le GPU dell'azienda sono diventate l'hardware preferito per l'addestramento di reti neurali profonde e l'alimentazione di carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
Riconoscendo l'immenso potenziale dell'IA, NVIDIA ha effettuato investimenti strategici nel settore, collaborando con i principali istituti di ricerca e aziende tecnologiche per far progredire le tecnologie dell'IA.
Il sostegno iniziale dell'azienda a OpenAI ha dimostrato la sua capacità di attingere a settori all'avanguardia e di correre rischi per espandere la propria base di clienti.
NVIDIA ha anche sviluppato moduli di calcolo specializzati, come la serie DGX, progettati specificamente per accelerare l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altre architetture di IA. Questi potenti sistemi sono diventati rapidamente l'hardware di riferimento per i ricercatori e gli sviluppatori di IA di tutto il mondo.
E questo è un punto cruciale. Quando si tratta di hardware AI di fascia alta, c'è NVIDIA e poi ci sono gli altri.
Si tratta di un assetto insolito, anche nella Big Tech. Google, Amazon, Meta, Apple e Microsoft non sono molto diverse tra loro se si considerano le loro unità di business principali.
Il mercato dei semiconduttori è caratterizzato da un numero esiguo di operatori, in parte perché è difficile e in parte perché NVIDIA lo ha reso tale grazie a investimenti strategici.
L'ecosistema coeso di NVIDIA offre inoltre certezza agli sviluppatori, poiché NVIDIA è diventata così affidabile. Si tratta di un'azienda libera dalle controversie delle Big Tech, dalle lotte per la leadership, dalle azioni normative e dalla dipendenza da tecnologie digitali meno tangibili come i social media.
NVIDIA ne è consapevole e utilizza software e hardware per rafforzare il proprio dominio sull'ecosistema dell'intelligenza artificiale e creare una suite di strumenti e librerie software che migliorano le strategie di go-to-market dei propri clienti.
Il ruolo di NVIDIA nell'IA generativa
L'ascesa dell'IA generativa ha ulteriormente consolidato la posizione di NVIDIA come potenza dell'IA. Questa è la fase in cui NVIDIA si è veramente affermata come una delle aziende più influenti al mondo.
L'IA generativa prevede l'addestramento di modelli su vasti dati per creare nuovi contenuti basati su modelli e stili appresi, come testo, immagini e musica.
Riconoscendone l'immenso potenziale, NVIDIA ha introdotto AI Foundations, una piattaforma basata su cloud che ha democratizzato l'accesso a modelli di AI generativa all'avanguardia.
AI Foundations consente alle aziende e agli sviluppatori di sfruttare la potenza dell'IA generativa senza dover ricorrere a risorse o competenze interne.
L'AI Foundations di NVIDIA comprendeva inizialmente modelli pre-addestrati, come NeMo per l'elaborazione del linguaggio naturale e Picasso per la generazione di immagini e video.
Ancora una volta, questo dimostra l'impegno di NVIDIA nella creazione di un ecosistema piuttosto che di singoli prodotti. Questo è il punto in cui si differenzia da altri produttori, in particolare dai concorrenti nella produzione di semiconduttori.
NVIDIA è uno sportello unico per lo sviluppo dell'IA all'avanguardia e offre hardware, software e forti collaborazioni con le risorse cloud di Google, Microsoft, Amazon e altri.
GPU NVIDIA
Nel bel mezzo del boom dell'IA generativa, NVIDIA ha ampliato notevolmente il suo portafoglio di chip per l'IA, introducendo diversi processori rivoluzionari progettati per spingere i limiti dell'IA e delle tecnologie di elaborazione in vari settori.
Diamo un'occhiata più da vicino a questi chip e ai loro contributi:
- A100 e H100: Il H100 è diventato rapidamente il fiore all'occhiello di NVIDIA per le applicazioni AI, con una velocità di clock 6 volte superiore al suo predecessore, l'A100.
- GPU HGX H200: Basato sull'architettura Hopper, il H200 presenta la memoria HBM3e, che offre una capacità quasi doppia e una larghezza di banda 2,4 volte superiore rispetto al suo predecessore, l'A100. È progettata per raddoppiare la velocità di inferenza su Llama 2, un LLM da 70 miliardi di parametri, rispetto all'H100. L'H200 è compatibile con diverse configurazioni di data center e la sua uscita è prevista per l'inizio-metà del 2024.
- GH200 Grace Hopper Superchip: La GH200 combina la GPU HGX H200 con una CPU NVIDIA Grace basata su Arm. È destinata alle applicazioni di supercomputing per affrontare applicazioni AI e HPC complesse. Si prevede che la GH200 sarà utilizzata in oltre 40 supercomputer di intelligenza artificiale in tutto il mondo, compresi progetti importanti come il sistema JUPITER in Germania, che si prevede sarà il sistema di intelligenza artificiale più potente al mondo al momento della sua installazione nel 2024.
- GPU Blackwell: Presentato a GTC 2024La GPU Blackwell è il processore di nuova generazione di NVIDIA, che succede alle GPU H100 e H200. Definito da NVIDIA il chip più potente al mondo, Blackwell è stato progettato specificamente per le esigenze dell'IA generativa. Offre un aumento delle prestazioni di 30 volte rispetto all'H100 per i carichi di lavoro LLM con un'efficienza energetica 25 volte superiore.
Blackwell sarà enorme, con Comunicato stampa di NVIDIA che mostra l'interesse di una serie di grandi nomi della Big Tech, come Satya Nadella di Microsoft, Sundar Pichai e Demis Hassabis di Google e DeepMind, Sam Altman di OpenAI e molti altri.
NVIDIA supera il governo degli Stati Uniti
Il successo di NVIDIA si estende alla sua agile strategia aziendale, alla governance e alla risposta alle pressioni del mercato. Ciò include la possibilità di aggirare gli sforzi del governo statunitense per limitare le esportazioni di hardware di fascia alta verso la Cina, uno dei suoi principali clienti.
Nell'agosto del 2022, il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha imposto requisiti di licenza per l'importazione di alcune GPU di fascia alta, tra cui i chip A100 e H100 di NVIDIA, in Cina e Russia. Questo ha causato un calo temporaneo delle sue scorte di quasi 8%.
Le restrizioni sono state pensate per evitare che questi chip vengano utilizzati in applicazioni militari, come supercomputer e sistemi di intelligenza artificiale.
Nell'ottobre del 2022, gli Stati Uniti hanno ulteriormente inasprito i controlli sulle esportazioni, introducendo un'ampia serie di norme che miravano a escludere la Cina da alcuni chip di semiconduttori prodotti in tutto il mondo con apparecchiature statunitensi. Queste regole limitavano anche l'esportazione di strumenti e componenti di fabbricazione statunitense essenziali per la produzione di chip.
Ad ogni iterazione di queste regole, NVIDIA ha trovato il modo di aggirare il problema modificando i propri chip per eludere in modo specifico i divieti di esportazione.
Ad esempio, a novembre NVIDIA ha rilasciato tre nuovi prodotti - HGX H20, L20 PCle e L2 PCle - basati sul potente chip H100 di NVIDIA ma progettati per rispettare le restrizioni alle esportazioni.
Questi chip sono meno potenti dei modelli A100 e H800, precedentemente limitati, ma offrono comunque prestazioni efficaci per le attività di intelligenza artificiale.
Come notato da SemiAnalysisNvidia è perfettamente a cavallo tra prestazioni di picco e densità di prestazioni con questi nuovi chip, per farli passare attraverso le nuove normative statunitensi".
Secondo il South China Post, si stima che tra il 20 e il 25% del fatturato dei data center di NVIDIA sia generato da acquirenti cinesi, nonostante i divieti di esportazione sempre più severi.
Robotica con il Progetto GR00T e Jetson Thor
NVIDIA supporta le tecnologie emergenti e all'avanguardia attraverso le sue piattaforme di sviluppo della robotica aziendale.
In occasione della conferenza GTC 2024, l'azienda ha annunciato Progetto GR00T e Jetson Thor. GR00T intende rivoluzionare la robotica umanoide fornendo un modello di base generale che consenta ai robot di imparare dalle azioni umane e di apprendere rapidamente la coordinazione, la destrezza e altre abilità.
Oggi è l'inizio del nostro moonshot per risolvere l'AGI incarnata nel mondo fisico. Sono entusiasta di annunciare il Progetto GR00T, la nostra nuova iniziativa volta a creare un modello di base generale per l'apprendimento dei robot umanoidi.
Il modello GR00T consentirà a un robot di comprendere le... pic.twitter.com/EqN19Z3cXH
- Jim Fan (@DrJimFan) 18 marzo 2024
Jetson Thor, presentato insieme a Project GR00T, è una nuova piattaforma di elaborazione progettata per questi robot umanoidi. È dotata di una GPU di nuova generazione basata sull'architettura Blackwell di NVIDIA.
NVIDIA sta anche sviluppando attivamente il suo Piattaforma robotica Isaac per supportare lo sviluppo di robot sofisticati con movimento e destrezza asincroni naturali.
Prestazioni finanziarie e dominio del mercato di NVIDIA
Il successo di NVIDIA nel settore dei giochi, dell'intelligenza artificiale e dell'elaborazione ad alte prestazioni si è tradotto in una notevole performance finanziaria. Nel 2023, il fatturato dell'azienda è aumentato di 61% rispetto all'anno precedente.
Con questa crescita, la capitalizzazione di mercato dell'azienda è volata superando la soglia di $1 trilioni di dollari a metà del 2023 e ha continuato fino a quando non ha raggiunto il $2 trilione di marchi, woggi è qui.
Il segmento dei data center, che comprende l'AI e l'elaborazione ad alte prestazioni, ha rappresentato $11,2 miliardi, ovvero 42% del fatturato totale, evidenziando la crescente importanza di queste aree per il business di NVIDIA.
In modo impressionante, il segmento gaming di NVIDIA ha continuato a prosperare, contribuendo per $9,3 miliardi, o 35% del fatturato totale, dimostrando la sua capacità di mantenere la leadership nel settore del gaming e contemporaneamente di espandersi in nuovi mercati.
Il successo finanziario di NVIDIA ha raggiunto nuove vette nel primo trimestre dell'anno fiscale 2024, con un fatturato che ha raggiunto $13,5 miliardi, con un impressionante aumento di 88% rispetto al trimestre precedente. Il segmento dei data center è stato il principale motore, con vendite record che hanno superato i $10 miliardi.
L'ascesa di NVIDIA continuerà?
L'industria tecnologica, nel complesso, sta vivendo un paio di anni straordinari, con Alphabet, Meta e Microsoft che hanno riportato risultati impressionanti nel 2023.
Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta e Microsoft dominano l'indice S&P 500, rappresentando il 9% delle sue vendite, il 16% dei suoi profitti netti e circa il 25% del suo capitale di mercato.
L'anno scorso il fatturato di NVIDIA è stato di circa $60 miliardi, con un aumento di 126% rispetto all'anno precedente. L'elevata valutazione e il prezzo delle azioni si basano su questo fatturato e sulle previsioni di crescita continua.
Per fare un confronto, Amazon ha un valore di mercato inferiore a quello di NVIDIA, ma ha realizzato quasi $575 miliardi di vendite lo scorso anno.
Questa disparità mostra il percorso ripido che NVIDIA deve percorrere per registrare profitti sufficientemente elevati da giustificare la sua valutazione di $2 trilioni, soprattutto con l'intensificarsi della concorrenza nel mercato dei chip AI.
Ma nonostante ciò, gli analisti hanno aumentato i loro obiettivi di prezzo per NVIDIA, con l'analista di UBS Timothy Arcuri recentemente l'ha alzata a 1.100 da 800, citando il potenziale di NVIDIA nel catturare la domanda delle imprese e dei governi globali con Blackwell.
Tuttavia, alcuni ritengono che il grafico delle azioni di NVIDIA mostri segni di indebolimento. In effetti, è estremamente alto per un'azienda che deve ancora spedire la maggior parte degli ordini di A100 e H100.
In prospettiva, il futuro delle big tech e della crescita di NVIDIA rimane incerto. Se da un lato il potenziale di crescita è immenso, dall'altro le aziende devono fare i conti con la possibilità di un raffreddamento dell'IA, con le limitazioni tecnologiche e con gli ostacoli normativi.
Il traffico su ChatGPT, ad esempio, è diminuito da maggio 2023 e alcuni investitori stanno rallentando i loro investimenti in aziende legate all'IA. Si teme che l'IA generativa sia arrivata troppo in fretta, raggiungendo rapidamente un picco che potrebbe faticare a superare nel prossimo futuro.
Inoltre, bIl rute force computing è un'attività che richiede molte risorse, sia per NVIDIA che per i suoi clienti. Se sommati ai carichi di lavoro globali dell'intelligenza artificiale, i chip richiedono una potenza costante che rivaleggia con la capacità delle piccole nazioni.
E non si tratta solo di energia, ma anche di acqua, che viene pompata nei data center per miliardi di litri al giorno. Anche le risorse naturali necessarie per costruire hardware AI di alto livello, come i metalli delle terre rare, non sono illimitate.
NVIDIA è molto consapevole delle sfide energetiche del settore e per questo motivo i suoi nuovi chip sono notevolmente più efficienti dal punto di vista energetico.
Al GTC 2024, Huang ha dichiarato: "L'elaborazione accelerata ha raggiunto il punto di svolta. Il calcolo general-purpose ha esaurito le sue potenzialità. Abbiamo bisogno di un altro modo di fare computing per continuare a scalare, per continuare a ridurre il costo del computing, per continuare a consumare sempre più computing in modo sostenibile".
Almeno Huang è realista su questi temi.
Si può essere certi che NVIDIA incanalerà più fondi per sbloccare una crescita dell'intelligenza artificiale efficiente dal punto di vista energetico che liberi il settore dalle catene dell'elaborazione accelerata con forza bruta.
Se questo risultato sarà raggiunto, l'ascesa di NVIDIA potrebbe non avere limiti evidenti.
