NVIDIA, et navn som er synonymt med banebrytende teknologi og innovasjon, ble grunnlagt for bare tre tiår siden, i 1993.
Fra en beskjeden begynnelse som designer av grafikkbrikker med fokus på spillindustrien, har NVIDIA utviklet seg til å bli en global leder innen kunstig intelligens og høyytelses databehandling.
NVIDIA ble verdsatt til "bare" rundt $100 milliarder kroner i 2019. Det er nå verdt noen $2 billionerDet er det tredje største selskapet i verden målt etter markedsverdi, under Microsoft og Apple og foran Saudi Aramco, Amazon, Google og Meta Platforms.
NVIDIA ble grunnlagt av Jensen Huang, Chris Malachowsky og Curtis Priem, som hadde en felles visjon om å revolusjonere datagrafikk.
På begynnelsen av 1990-tallet så trioen det uutnyttede potensialet som lå i spesialiserte grafikkprosessorer, og satte seg fore å skape et selskap som skulle forandre den voksende spillindustrien.
En av selskapets tidlige triumfer kom av en tilfeldighet.
I 1995 var Sega i ferd med å utvikle sin neste generasjons spillkonsoll, Sega Saturn. Sega var på utkikk etter en 3D-grafikkbrikke til konsollen og inngikk først et samarbeid med NVIDIA-konkurrenten 3Dfx Interactive.
Men ved et tilfeldig møte mellom en NVIDIA-ingeniør og en Sega-sjef på en konferanse demonstrerte NVIDIA selskapets NV1-brikke, noe som imponerte Sega. Sega bestemte seg for å bruke NVIDIAs brikke i Saturn i stedet for 3Dfx'.
Interessant nok ble NV1-brikken som ble brukt i Sega Saturn, ingen kommersiell suksess for NVIDIA på PC-markedet. Selskapets påfølgende produkt, RIVA 128 (NV3), var den første vellykkede PC-GPU-en og la grunnlaget for selskapets fremtidige dominans på grafikkortmarkedet.
Et annet tidlig gjennombrudd kom i 1999 med GeForce 256som ble markedsført som verdens første GPU.
Dette la grunnlaget for NVIDIAs dominans i spillbransjen, og GeForce-serien av GPU-er ble raskt et kjent navn blant spillentusiaster.
NVIDIA fortsatte å flytte grensene for grafikkteknologi på begynnelsen av 2000-tallet, og lanserte stadig kraftigere GPU-er som leverte oppslukende spillopplevelser, samtidig som selskapets forskning og utvikling etablerte selskapet som ledende innen parallellprosessering.
Det skulle senere bli avgjørende for NVIDIAs fremtidige suksess innen AI og høyytelsesdatabehandling.
Utover gaming: fremveksten av GPGPU og CUDA
Spillindustrien var en katalysator for NVIDIAs tidlige suksess, men selskapets ledelse innså at GPU-ene hadde et potensial som gikk langt utover ren grafikkgjengivelse alene.
I 2006 introduserte NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA), en programmeringsmodell som gjorde det mulig for utviklere å utnytte GPU-enes parallelle prosessorkraft til generell databehandling (GPGPU).
CUDA forenklet prosessen med å programmere GPUer, og gjorde det mulig for utviklere å skrive kode ved hjelp av kjente språk som C og C++. Dette åpnet nye muligheter for NVIDIA innen vitenskapelig forskning, olje- og gassutvinning, økonomiske simuleringer og medisinsk bildebehandling, og dermed åpnet det seg en myriade av nye partnerskap for NVIDIA.
Dette viste også hvordan NVIDIA ville bli en viktig aktør innen høyteknologisk kritisk infrastruktur, og utvide kundekretsen fra bedrifter til myndigheter og offentlige institusjoner.
Halvledere: et notorisk vanskelig marked å erobre
Halvlederindustrien er en svært kompleks og konkurranseutsatt bransje, med bare en håndfull selskaper som gjør seg bemerket.
En viktig årsak til det begrensede antallet store halvlederprodusenter er de ekstremt høye kostnadene og kompleksiteten i produksjonsprosessen.
Halvlederproduksjon krever toppmoderne anlegg, såkalte støperier, som kan koste milliarder av dollar å bygge og vedlikeholde.
Disse støperiene må operere i ekstremt rene omgivelser for å forhindre at selv de minste partikler forstyrrer produksjonsprosessen.
I tillegg er utstyret som brukes til halvlederproduksjon, for eksempel litografimaskiner, svært spesialisert og kostbart, og enkelte maskiner koster opp mot $100 millioner kroner.
Til sammen skaper dette enorme inngangsbarrierer for nye aktører i bransjen, noe som har bidratt til å holde NVIDIA på toppen av hakkeordenen til tross for konkurranse fra AMD, Intel og Qualcomm.
AI-revolusjonen
Etter hvert som etterspørselen etter kunstig intelligens og maskinlæring økte på 2010-tallet, var NVIDIA perfekt posisjonert for å dra nytte av denne nye trenden.
Med parallellprosessering i beltet ble selskapets GPU-er den foretrukne maskinvaren for å trene opp dype nevrale nettverk og drive AI-arbeidsbelastninger.
NVIDIA erkjenner det enorme potensialet som ligger i kunstig intelligens, og har derfor gjort strategiske investeringer på dette feltet i samarbeid med ledende forskningsinstitusjoner og teknologiselskaper for å utvikle AI-teknologien.
Selskapets tidlige støtte til OpenAI viste selskapets evne til å gå inn i banebrytende bransjer og ta risiko for å utvide kundebasen.
NVIDIA utviklet også spesialiserte beregningsmoduler, som DGX-serien, som er spesielt utviklet for å akselerere opplæringen av store språkmodeller (LLM) og andre AI-arkitekturer. Disse kraftige systemene ble raskt den foretrukne maskinvaren for AI-forskere og -utviklere over hele verden.
Og det er et svært viktig poeng. Når det gjelder avansert AI-maskinvare, finnes det NVIDIA, og så er det de andre.
Det er et uvanlig oppsett, selv i Big Tech. Google, Amazon, Meta, Apple og Microsoft er ikke så forskjellige når du koker ned kjernevirksomheten deres.
Det er så få aktører i halvledermarkedet, delvis fordi det er tøft, og delvis fordi NVIDIA har gjort det slik gjennom strategiske investeringer.
NVIDIAs sammenhengende økosystem gir også utviklere trygghet, ettersom NVIDIA har blitt så pålitelig. Dette er et selskap som er fritt for kontroversene i Big Tech, ledelseskampene, regulatoriske tiltak og avhengighet av mindre håndgripelige digitale teknologier som sosiale medier.
NVIDIA forstår dette, og bruker programvare og maskinvare til å styrke dominansen over AI-økosystemet og skape en rekke programvareverktøy og biblioteker som forbedrer markedsstrategiene for kundene deres.
NVIDIAs rolle i generativ AI
Fremveksten av generativ AI befestet NVIDIAs posisjon som et kraftsenter innen AI ytterligere. Det var på dette stadiet NVIDIA virkelig etablerte seg som et av de mest innflytelsesrike selskapene i verden.
Generativ AI innebærer å trene modeller på store datamengder for å skape nytt innhold basert på innlærte mønstre og stiler, for eksempel tekst, bilder og musikk.
NVIDIA innså det enorme potensialet og introduserte AI Foundations, en skybasert plattform som demokratiserte tilgangen til toppmoderne generative AI-modeller.
AI Foundations gjør det mulig for bedrifter og utviklere å utnytte kraften i generativ AI uten behov for omfattende interne ressurser eller ekspertise.
NVIDIAs AI Foundations inkluderte opprinnelig ferdig opplærte modeller, som NeMo for naturlig språkbehandling og Picasso for bilde- og videogenerering.
Igjen viser dette NVIDIAs satsing på å bygge et økosystem i stedet for individuelle produkter. Det er her de skiller seg fra andre produsenter, spesielt konkurrenter innen halvlederproduksjon.
NVIDIA er en one-stop-shop for banebrytende AI-utvikling, og tilbyr maskinvare, programvare og et sterkt samarbeid med skyressurser via Google, Microsoft, Amazon og andre.
NVIDIAs GPU-er
Midt i den generative AI-boomen har NVIDIA utvidet sin AI-chipportefølje betraktelig, og introdusert flere banebrytende prosessorer som er utviklet for å flytte grensene for AI og datateknologi på tvers av ulike sektorer.
La oss se nærmere på disse brikkene og deres bidrag:
- A100 og H100: Den H100 ble raskt NVIDIAs flaggskip for AI-applikasjoner, med 6 ganger høyere klokkehastighet enn forgjengeren A100.
- HGX H200 GPU: Basert på Hopper-arkitekturen er H200 introduserer HBM3e-minnet, som gir nesten dobbelt så stor kapasitet og 2,4 ganger større båndbredde enn forgjengeren A100. Det er designet for å doble inferenshastigheten på Llama 2, en LLM med 70 milliarder parametere, sammenlignet med H100. H200 er kompatibel med ulike datasenterkonfigurasjoner og skal etter planen lanseres tidlig til midten av 2024.
- GH200 Grace Hopper Superchip: GH200 kombinerer HGX H200 GPU med en Arm-basert NVIDIA Grace CPU. Den er rettet mot superdatamaskiner for å takle komplekse AI- og HPC-applikasjoner. GH200 forventes å bli brukt i over 40 AI-superdatamaskiner over hele verden, inkludert viktige prosjekter som JUPITER-systemet i Tyskland, som forventes å bli verdens kraftigste AI-system når det blir installert i 2024.
- Blackwell GPU: Avduket på GTC 2024Blackwell GPU er NVIDIAs neste generasjons prosessor, som etterfølger H100- og H200-GPUene. Blackwell, som NVIDIA omtaler som verdens kraftigste brikke, er utviklet spesielt for kravene til generativ AI. Den gir 30 ganger høyere ytelse enn H100 for LLM-arbeidsbelastninger og 25 ganger bedre energieffektivitet.
Blackwell vil være massiv, med NVIDIAs pressemelding og viste interesse fra en rekke av Big Techs største navn, som Microsofts Satya Nadella, Googles og DeepMinds Sundar Pichai og Demis Hassabis, OpenAIs Sam Altman og mange andre.
NVIDIA overlistet den amerikanske regjeringen
NVIDIAs suksess omfatter også selskapets smidige strategi, styring og respons på markedspress. Dette omfatter blant annet å unngå amerikanske myndigheters forsøk på å begrense eksporten av avansert maskinvare til Kina, som er en av selskapets største kunder.
I august 2022 innførte det amerikanske handelsdepartementet lisenskrav for import av visse avanserte GPU-er, inkludert NVIDIAs A100- og H100-brikker, til Kina og Russland. Dette førte til at aksjen midlertidig sank med nesten 8%.
Restriksjonene ble utformet for å hindre at disse brikkene ble brukt i militære applikasjoner, som superdatamaskiner og AI-systemer.
I oktober 2022 strammet USA inn eksportkontrollen ytterligere, og innførte et omfattende sett med regler som hadde som mål å avskjære Kina fra visse halvlederbrikker som var produsert hvor som helst i verden med amerikansk utstyr. Disse reglene begrenset også eksporten av amerikanskproduserte verktøy og komponenter som er avgjørende for chip-produksjon.
For hver gang disse reglene har blitt endret, har NVIDIA funnet måter å omgå dem på ved å endre brikkene sine for å omgå eksportforbud.
I november lanserte NVIDIA for eksempel tre nye produkter - HGX H20, L20 PCle og L2 PCle - basert på NVIDIAs kraftige H100-chip, men utformet for å overholde eksportrestriksjonene.
Disse brikkene er mindre kraftige enn de tidligere begrensede A100- og H800-modellene, men gir likevel effektiv ytelse for AI-oppgaver.
Som notert av SemiAnalysis"Nvidia balanserer perfekt mellom topp ytelse og ytelsestetthet med disse nye brikkene for å få dem gjennom de nye amerikanske forskriftene."
Ifølge South China Post genereres anslagsvis 20 til 25% av NVIDIAs datasenterinntekter fra kinesiske kjøpere, selv til tross for stadig strengere eksportforbud.
Robotikk med Project GR00T og Jetson Thor
NVIDIA støtter banebrytende og nye teknologier gjennom sine utviklingsplattformer for bedriftsrobotikk.
På GTC 2024-konferansen kunngjorde selskapet Prosjekt GR00T og Jetson Thor. GR00T har til hensikt å revolusjonere humanoid robotikk ved å tilby en generell grunnmodell som gjør det mulig for roboter å lære av menneskelige handlinger og raskt lære seg koordinasjon, fingerferdighet og andre ferdigheter.
I dag er starten på vårt måneskudd for å løse kroppsliggjort AGI i den fysiske verden. Jeg er veldig glad for å kunngjøre prosjekt GR00T, vårt nye initiativ for å skape en generell grunnmodell for læring av humanoide roboter.
GR00T-modellen gjør det mulig for en robot å forstå multimodale... pic.twitter.com/EqN19Z3cXH
- Jim Fan (@DrJimFan) 18. mars 2024
Jetson Thor, som ble introdusert sammen med Project GR00T, er en ny databehandlingsplattform som er utviklet for disse humanoide robotene. Den er utstyrt med en neste generasjons GPU basert på NVIDIAs Blackwell-arkitektur.
NVIDIA jobber også aktivt med å utvikle sin Isaac Robotics-plattformen for å støtte utviklingen av sofistikerte roboter med naturlig asynkron bevegelse og fingerferdighet.
NVIDIAs økonomiske resultater og markedsdominans
NVIDIAs suksess innen spill, kunstig intelligens og høyytelsesdatabehandling har resultert i bemerkelsesverdige økonomiske resultater. I 2023 økte selskapets inntekter med 61% fra året før.
Med denne veksten steg selskapets markedsverdi til passert $1 billioner i midten av 2023 og fortsatte til den nådde $2 billioner mark, wHer sitter den i dag.
Datasentersegmentet, som inkluderer AI og høyytelsesdatabehandling, sto for $11,2 milliarder, eller 42% av de totale inntektene, noe som understreker den økende betydningen av disse områdene for NVIDIAs virksomhet.
NVIDIAs spillsegment fortsatte å blomstre, og bidro med $9,3 milliarder kroner, eller 35% av de totale inntektene, noe som viser at NVIDIA er i stand til å opprettholde sin ledende posisjon i spillindustrien samtidig som selskapet ekspanderer inn i nye markeder.
NVIDIAs økonomiske suksess nådde nye høyder i første kvartal av regnskapsåret 2024, med en omsetning som steg til $13,5 milliarder, en imponerende økning på 88% fra forrige kvartal. Datasentersegmentet var den viktigste drivkraften, med et rekordsalg på over $10 milliarder.
Vil NVIDIAs oppgang fortsette?
Teknologibransjen opplever i det store og hele et par fantastiske år, med Alphabet, Meta og Microsoft som rapporterer imponerende resultater i 2023.
Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta og Microsoft dominerer S&P 500-indeksen, og står for 9% av omsetningen, 16% av nettoresultatet og rundt 25% av markedsverdien.
NVIDIAs inntekter i fjor var på rundt $60 milliarder, en økning på 126% fra året før. Den høye verdsettelsen og aksjekursen er basert på disse inntektene og den forventede fortsatte veksten.
Til sammenligning har Amazon en lavere markedsverdi enn NVIDIA, men omsatte likevel for nesten $575 milliarder kroner i fjor.
Denne forskjellen viser den bratte veien NVIDIA må navigere for å bokføre store nok overskudd til å rettferdiggjøre verdsettelsen på $2 billioner, spesielt ettersom konkurransen i AI-chipmarkedet intensiveres.
Men til tross for det har analytikerne økt sine kursmål for NVIDIA, med UBS-analytiker Timothy Arcuri nylig hevet den til 1100 fra 800, med henvisning til potensialet NVIDIA har til å kapre etterspørsel fra globale bedrifter og myndigheter med Blackwell.
Noen mener imidlertid at NVIDIAs aksjekart viser tegn til svekkelse. Faktisk er det ekstremt høyt for et selskap som ennå ikke har sendt de aller fleste av sine A100- og H100-ordrer.
Fremtiden for big tech og NVIDIAs vekst er fortsatt usikker. Selv om vekstpotensialet er enormt, må selskapene også forholde seg til muligheten for et avkjølende kjærlighetsforhold til AI, teknologiske begrensninger og regulatoriske hindringer.
Trafikken til ChatGPT har for eksempel gått ned siden mai 2023, og noen investorer bremser investeringene sine i AI-relaterte selskaper. Det er en viss bekymring for at generativ AI har kommet for raskt, og at den raskt har nådd en topp som det kan bli vanskelig å overgå i nær fremtid.
Dessuten er brute force computing er ressurskrevende, både for NVIDIA og kundene. Når man summerer opp globale AI-arbeidsbelastninger, trenger brikkene konstant kraft som konkurrerer med små nasjoners kapasitet.
Og det er ikke bare strøm, men også vann, som pumpes gjennom datasentre i milliardvis av liter om dagen. Naturressursene som kreves for å bygge avansert AI-maskinvare, for eksempel sjeldne jordmetaller, er heller ikke ubegrensede.
NVIDIA er svært bevisst på bransjens energiutfordringer, og derfor er de nye brikkene deres betydelig mer energieffektive.
På GTC 2024 sa Huang: "Akselerert databehandling har nådd vippepunktet. Allmenn databehandling har gått tom for damp. Vi trenger en annen måte å gjøre databehandling på, slik at vi kan fortsette å skalere, slik at vi kan fortsette å redusere kostnadene for databehandling, slik at vi kan fortsette å bruke mer og mer databehandling og samtidig være bærekraftige."
Huang er i det minste realistisk når det gjelder disse spørsmålene.
Du kan være sikker på at NVIDIA vil kanalisere mer midler til å frigjøre energieffektiv AI-vekst som frigjør bransjen fra lenkene til brute-force-akselerert databehandling.
Hvis det oppnås, kan NVIDIAs oppgang ikke ha noen åpenbare grenser.
