NVIDIA, ett namn som är synonymt med spjutspetsteknik och innovation, grundades för drygt tre decennier sedan, 1993.
Från en blygsam början som grafikchipsdesigner med fokus på spelindustrin har NVIDIA utvecklats till en global ledare inom AI och högpresterande databehandling.
NVIDIA värderades till "bara" cirka $100 miljarder 2019. Det är nu värt cirka $2 biljonervilket placerar det som det tredje största företaget i världen sett till marknadsvärde, under Microsoft och Apple och före Saudi Aramco, Amazon, Google och Meta Platforms.
NVIDIA grundades av Jensen Huang, Chris Malachowsky och Curtis Priem, som delade en vision om att revolutionera datorgrafiken.
I början av 1990-talet insåg trion den outnyttjade potentialen hos specialiserade grafikprocessorer och bestämde sig för att skapa ett företag som skulle förändra den växande spelindustrin.
En av bolagets tidiga triumfer kom av en tillfällighet.
1995 höll Sega på att utveckla sin nästa generations spelkonsol, Sega Saturn. Sega letade efter ett 3D-grafikchip till konsolen och hade inledningsvis inlett ett samarbete med NVIDIA-konkurrenten 3Dfx Interactive.
Men vid ett slumpmässigt möte mellan en NVIDIA-ingenjör och en Sega-chef på en konferens demonstrerade NVIDIA företagets NV1-chip, vilket imponerade på Sega. Sega bestämde sig för att använda NVIDIAs chip i Saturn istället för 3Dfxs.
Intressant nog var NV1-chippet som användes i Sega Saturn inte någon kommersiell framgång för NVIDIA på PC-marknaden. Företagets efterföljande produkt, RIVA 128 (NV3), var dess första framgångsrika GPU för PC och lade grunden för dess framtida dominans på grafikkortsmarknaden.
Ett annat tidigt genombrott kom 1999 med GeForce 256, som marknadsfördes som världens första GPU.
Detta lade grunden till NVIDIA:s dominans inom spelindustrin och GeForce-serien av GPU:er blev snabbt ett välkänt namn bland spelentusiaster.
Samtidigt som NVIDIA fortsatte att flytta fram gränserna för grafiktekniken under början av 2000-talet och lanserade allt kraftfullare GPU:er som gav uppslukande spelupplevelser, etablerade företagets FoU-arbete företaget som en ledare inom parallellbearbetning.
Det skulle senare bli avgörande för NVIDIA:s framtida framgångar inom AI och högpresterande datorsystem.
Bortom spel: GPGPU:s och CUDA:s framväxt
Spelindustrin var en katalysator för NVIDIA:s tidiga framgångar, men företagets ledning insåg att GPU:ernas potential inte bara handlade om grafikrendering.
År 2006 introducerade NVIDIA Compute Unified Device Architecture (CUDA), en programmeringsmodell som gjorde det möjligt för utvecklare att utnyttja GPU:ernas parallella processorkraft för generella beräkningar (GPGPU).
CUDA förenklade programmeringen av GPU:er och gjorde det möjligt för utvecklare att skriva kod med hjälp av välkända språk som C och C++. Detta öppnade nya möjligheter för NVIDIA inom vetenskaplig forskning, olje- och gasprospektering, finansiella simuleringar och medicinsk bildbehandling, vilket ledde till en mängd nya partnerskap för NVIDIA.
Detta visade också hur NVIDIA skulle bli en viktig aktör inom högteknologisk kritisk infrastruktur och utöka sin kundkrets från företagsköpare till regeringar och offentliga institutioner.
Halvledare: en notoriskt knepig marknad att erövra
Halvledarindustrin är en mycket komplex och konkurrensutsatt bransch, där endast en handfull företag gör sig gällande.
Ett viktigt skäl till det begränsade antalet stora halvledartillverkare är de extrema kostnaderna och komplexiteten i tillverkningsprocessen.
Tillverkning av halvledare kräver toppmoderna anläggningar, så kallade gjuterier, som kan kosta miljarder dollar att bygga och underhålla.
Dessa gjuterier måste arbeta i extremt rena miljöer för att förhindra att även de minsta partiklarna stör tillverkningsprocessen.
Dessutom är den utrustning som används för tillverkning av halvledare, t.ex. litografimaskiner, mycket specialiserad och dyr, och vissa maskiner kostar över $100 miljoner.
Tillsammans skapar detta massiva inträdeshinder för nya branschaktörer, vilket har bidragit till att hålla NVIDIA i toppen av hackordningen trots konkurrens från AMD, Intel och Qualcomm.
AI-revolutionen
När efterfrågan på AI och maskininlärning växte under 2010-talet var NVIDIA perfekt positionerat för att dra nytta av denna nya trend.
Med FoU inom parallellbearbetning i ryggen blev företagets GPU:er den hårdvara som föredrogs för att träna djupa neurala nätverk och driva AI-arbetsbelastningar.
Med tanke på AI:s enorma potential har NVIDIA gjort strategiska investeringar inom området och samarbetar med ledande forskningsinstitutioner och teknikföretag för att utveckla AI-tekniken.
Företagets tidiga stöd till OpenAI visade på dess förmåga att utnyttja banbrytande branscher och ta risker för att utöka sin kundbas.
NVIDIA utvecklade också specialiserade beräkningsmoduler, som DGX-serien, som är särskilt utformade för att påskynda träningen av stora språkmodeller (LLM) och andra AI-arkitekturer. Dessa kraftfulla system blev snabbt den hårdvara som AI-forskare och utvecklare över hela världen använde sig av.
Och det är en mycket viktig punkt. När det gäller avancerad AI-hårdvara finns det NVIDIA, och sedan finns det de andra.
Det är en ovanlig inställning, även i Big Tech. Google, Amazon, Meta, Apple och Microsoft är inte så olika när du kokar ner deras kärnverksamhetsenheter.
Det finns så få aktörer på halvledarmarknaden, dels för att det är tufft, dels för att NVIDIA har gjort det möjligt genom strategiska investeringar.
NVIDIA:s sammanhängande ekosystem ger också utvecklare trygghet, eftersom NVIDIA har blivit så pålitligt. Det här är ett företag som är fritt från Big Tech-kontroverserna, ledarskapsstriderna, regleringarna och beroendet av mindre påtagliga digitala tekniker som sociala medier.
NVIDIA förstår detta och använder mjukvara och hårdvara för att stärka dominansen över AI-ekosystemet och skapa en serie mjukvaruverktyg och bibliotek som förbättrar marknadsstrategierna för deras kunder.
NVIDIA:s roll inom generativ AI
Uppkomsten av generativ AI befäste ytterligare NVIDIAs position som ett kraftcentrum inom AI. Det var i det här skedet som NVIDIA verkligen etablerade sig som ett av de mest inflytelserika företagen i världen.
Generativ AI innebär att modeller tränas på stora datamängder för att skapa nytt innehåll baserat på inlärda mönster och stilar, till exempel text, bilder och musik.
NVIDIA insåg den enorma potentialen och introducerade AI Foundations, en molnbaserad plattform som gav demokratisk tillgång till avancerade generativa AI-modeller.
AI Foundations gör det möjligt för företag och utvecklare att utnyttja kraften i generativ AI utan behov av omfattande interna resurser eller expertis.
NVIDIA:s AI Foundations innehöll ursprungligen förtränade modeller, som NeMo för bearbetning av naturligt språk och Picasso för bild- och videogenerering.
Återigen visar detta NVIDIA:s engagemang för att bygga ett ekosystem snarare än enskilda produkter. Det är här de skiljer sig från andra tillverkare, särskilt konkurrenter inom halvledartillverkning.
NVIDIA är en one-stop-shop för banbrytande AI-utveckling och erbjuder hårdvara, mjukvara och starka samarbeten med molnresurser via Google, Microsoft, Amazon och andra.
NVIDIA:s GPU:er
Mitt i den generativa AI-boomen har NVIDIA kraftigt utökat sin AI-chipportfölj och introducerat flera banbrytande processorer som är utformade för att flytta fram gränserna för AI och datorteknik inom olika sektorer.
Låt oss ta en närmare titt på dessa chips och deras bidrag:
- A100 och H100: Den H100 blev snabbt NVIDIAs flaggskepp för AI-applikationer och klockade 6x snabbare än sin föregångare A100.
- HGX H200 GPU: Baserat på Hopper-arkitekturen är H200 introducerar HBM3e-minne, vilket ger nästan dubbelt så hög kapacitet och 2,4 gånger högre bandbredd än föregångaren A100. Det är utformat för att fördubbla inferenshastigheten på Llama 2, en LLM med 70 miljarder parametrar, jämfört med H100. H200 är kompatibel med olika datacenterkonfigurationer och är planerad att släppas i början till mitten av 2024.
- GH200 Grace Hopper Superchip: GH200 kombinerar HGX H200 GPU med en Arm-baserad NVIDIA Grace CPU. Den riktar sig till superdatortillämpningar för att hantera komplexa AI- och HPC-applikationer. GH200 förväntas användas i över 40 AI-superdatorer världen över, inklusive betydande projekt som JUPITER-systemet i Tyskland, som beräknas bli världens mest kraftfulla AI-system när det installeras 2024.
- Blackwell GPU: Avtäcktes vid GTC 2024Blackwell GPU är NVIDIA:s nästa generations processor och efterträder H100 och H200 GPU:erna. Blackwell är världens mest kraftfulla chip enligt NVIDIA och är särskilt utformad för att klara kraven inom generativ AI. Den erbjuder en 30x prestandaökning jämfört med H100 för LLM-arbetsbelastningar med 25x bättre energieffektivitet.
Blackwell kommer att vara massiv, med NVIDIA:s pressmeddelande och visade intresse från en rad av Big Techs största namn, som Microsofts Satya Nadella, Googles och DeepMinds Sundar Pichai och Demis Hassabis, OpenAIs Sam Altman och många andra.
NVIDIA överlistar den amerikanska regeringen
NVIDIAs framgångar beror på företagets flexibla strategi, styrning och reaktion på marknadens påtryckningar. Detta inkluderar att undvika den amerikanska regeringens ansträngningar att begränsa exporten av avancerad hårdvara till Kina, en av företagets största kunder.
I augusti 2022 införde USA:s handelsdepartement licenskrav för import av vissa avancerade GPU:er, inklusive NVIDIA:s A100- och H100-chip, till Kina och Ryssland. Detta fick aktien att tillfälligt sjunka med nästan 8%.
Restriktionerna är utformade för att förhindra att dessa chip används i militära applikationer, såsom superdatorer och AI-system.
I oktober 2022 skärpte USA sina exportkontroller ytterligare och införde en omfattande uppsättning regler som syftade till att avskärma Kina från vissa halvledarchip som tillverkas var som helst i världen med amerikansk utrustning. Dessa regler begränsade också exporten av USA-tillverkade verktyg och komponenter som är nödvändiga för chiptillverkning.
Varje gång dessa regler har ändrats har NVIDIA hittat sätt att kringgå dem genom att ändra sina chip så att de specifikt undviker exportförbud.
I november släppte NVIDIA till exempel tre nya produkter - HGX H20, L20 PCle och L2 PCle - baserade på NVIDIA:s kraftfulla H100-chip men utformade för att följa exportrestriktionerna.
Dessa chip är mindre kraftfulla än de tidigare begränsade A100- och H800-modellerna, men erbjuder ändå effektiv prestanda för AI-uppgifter.
Som noterat av SemiAnalysis"Nvidia ligger perfekt på gränsen mellan topprestanda och prestandatäthet med dessa nya chip för att få dem att klara de nya amerikanska reglerna."
Enligt South China Post kommer uppskattningsvis 20-25% av NVIDIA:s intäkter från datacenter från kinesiska köpare, trots allt strängare exportförbud.
Robotik med Project GR00T och Jetson Thor
NVIDIA stöder banbrytande och framväxande teknik genom sina utvecklingsplattformar för företagsrobotik.
Vid konferensen GTC 2024 tillkännagav företaget Projekt GR00T och Jetson Thor. GR00T avser att revolutionera humanoid robotik genom att tillhandahålla en generell grundmodell som gör det möjligt för robotar att lära sig av mänskliga handlingar och snabbt lära sig koordination, fingerfärdighet och andra färdigheter.
Idag är början på vårt månskott för att lösa förkroppsligad AGI i den fysiska världen. Jag är så glad över att kunna tillkännage Project GR00T, vårt nya initiativ för att skapa en generell grundmodell för humanoidrobotinlärning.
GR00T-modellen gör det möjligt för en robot att förstå multimodala... pic.twitter.com/EqN19Z3cXH
- Jim Fan (@DrJimFan) 18 mars 2024
Jetson Thor, som introduceras tillsammans med Project GR00T, är en ny datorplattform som är utformad för dessa humanoida robotar. Den är utrustad med nästa generations GPU baserad på NVIDIA:s Blackwell-arkitektur.
NVIDIA arbetar också aktivt med att utveckla sin Isaac Robotics-plattform för att stödja utvecklingen av sofistikerade robotar med naturliga asynkrona rörelser och fingerfärdighet.
NVIDIA:s finansiella resultat och marknadsdominans
NVIDIA:s framgångar inom spel, AI och högpresterande datorsystem ledde till en anmärkningsvärd finansiell utveckling. År 2023 ökade företagets intäkter med 61% från föregående år.
Med denna tillväxt flög bolagets börsvärde passerar $1 biljonersstrecket i mitten av 2023 och fortsatte tills den nådde $2 biljonmark, whär sitter den idag.
Segmentet datacenter, som inkluderar AI och högpresterande databehandling, stod för $11,2 miljarder, eller 42% av de totala intäkterna, vilket belyser den växande betydelsen av dessa områden för NVIDIAs verksamhet.
NVIDIAs spelsegment fortsatte att utvecklas väl och bidrog med $9,3 miljarder, eller 35% av de totala intäkterna, vilket visar på företagets förmåga att behålla sitt ledarskap inom spelindustrin samtidigt som man expanderar till nya marknader.
NVIDIA:s finansiella framgångar nådde nya höjder under det första kvartalet av räkenskapsåret 2024, med en omsättning som steg till $13,5 miljarder, en imponerande ökning med 88% från föregående kvartal. Datacentersegmentet var den främsta drivkraften, med en rekordförsäljning som översteg $10 miljarder.
Kommer NVIDIA:s uppgång att fortsätta?
Teknikindustrin i stort upplever ett par fantastiska år, med Alphabet, Meta och Microsoft som rapporterar imponerande resultat 2023.
Alphabet, Amazon, NVIDIA, Apple, Meta och Microsoft dominerar S&P 500-indexet och står för 9% av dess försäljning, 16% av dess nettovinst och cirka 25% av dess börsvärde.
NVIDIA:s intäkter förra året var cirka $60 miljarder, en ökning med 126% från föregående år. Den höga värderingen och aktiekursen baseras på dessa intäkter och den förväntade fortsatta tillväxten.
Som jämförelse kan nämnas att Amazon har ett lägre marknadsvärde än NVIDIA, men ändå omsatte nästan $575 miljarder förra året.
Denna skillnad visar den branta väg som NVIDIA måste navigera för att bokföra tillräckligt stora vinster för att motivera sin värdering på $2 biljoner, särskilt när konkurrensen på marknaden för AI-chip intensifieras.
Men trots det har analytikerna höjt sina prismål för NVIDIA, med UBS-analytiker Timothy Arcuri nyligen höjt den till 1.100 från 800, med hänvisning till NVIDIAs potential att fånga upp efterfrågan från globala företag och regeringar med Blackwell.
Vissa anser dock att NVIDIA:s aktiediagram visar tecken på att försvagas. Det är faktiskt extremt högt för ett företag som ännu inte har levererat den stora majoriteten av sina A100- och H100-order.
När vi blickar framåt är framtiden för big tech och NVIDIAs tillväxt fortfarande osäker. Tillväxtpotentialen är enorm, men företagen måste också hantera risken för en svalnande kärleksaffär med AI, tekniska begränsningar och regulatoriska hinder.
Trafiken till ChatGPT har till exempel minskat sedan maj 2023, och vissa investerare drar ner på sina investeringar i AI-relaterade bolag. Det finns en viss oro för att generativ AI har kommit för snabbt och snabbt nått en topp som det kan bli svårt att överträffa inom en snar framtid.
Dessutom kan brute force computing är resurskrävande, både för NVIDIA och dess kunder. När de summeras över globala AI-arbetsbelastningar behöver chipen konstant kraft som konkurrerar med små nationers kapacitet.
Och det handlar inte bara om ström, utan även om vatten, som pumpas genom datacenter i en omfattning av flera miljarder liter per dag. De naturresurser som krävs för att bygga avancerad AI-hårdvara, t.ex. sällsynta jordartsmetaller, är inte heller obegränsade.
NVIDIA är mycket medvetna om branschens energiutmaningar, och därför är deras nya chip betydligt mer energieffektiva.
På GTC 2024 sa Huang: "Accelerated computing har nått en brytpunkt. Den generella databehandlingen har tappat ångan. Vi behöver ett annat sätt att göra databehandling så att vi kan fortsätta att skala, så att vi kan fortsätta att sänka kostnaden för databehandling, så att vi kan fortsätta att konsumera mer och mer databehandling samtidigt som vi är hållbara."
Åtminstone Huang är realistisk i dessa frågor.
Du kan vara säker på att NVIDIA kommer att kanalisera mer pengar för att frigöra energieffektiv AI-tillväxt som befriar branschen från bojorna av accelererad databehandling med brutala krafter.
Om det uppnås kan NVIDIAs uppgång inte ha några uppenbara gränser.
