تعمل Nvidia باستمرار على إضافة شركات تطبيقات المصب ، وهي ترسم خريطة استثمارية جديدة

المؤلف: Zhang Xinyi Wang Xinhao

المصدر: أخبار الصين للإلكترونيات

العنوان الأصلي: "خريطة استثمار NVIDIA"

في الشهرين الماضيين ، قامت Nvidia باستثمارات وعمليات استحواذ متكررة: أولاً ، استثمرت في ثلاث شركات ذكاء اصطناعي وحيد القرن ، ثم أنفقت 50 مليون دولار لدعم التكنولوجيا الحيوية ، واستحوذت على شركة Lambda Labs للخدمات السحابية AI في 19 يوليو. هناك المزيد من الأخبار التي تفيد بأن Nvidia تعيد التفكير في أن تصبح مستثمرًا رئيسيًا لـ ARM بعد فشل استحواذها على ARM. في النصف الأول من هذا العام ، ترسم Nvidia ، التي كانت تضيف باستمرار شركات تطبيقات المصب ، مشهدًا استثماريًا جديدًا.

** استثمار NVIDIA "ثلاث خطوات" **

وفقًا للبيانات العامة ، منذ تأسيس Nvidia في عام 1993 ، استثمرت واستحوذت على أكثر من 50 شركة.

يمكن تقسيم تطوير Nvidia إلى ثلاث مراحل: فترة الصيانة من 1993 إلى 2006 ، وفترة التطوير من 2007 إلى 2015 ، وفترة التوسع من 2016 إلى الوقت الحاضر.

مصدر البيانات: تم تجميعه بواسطة China Electronics News

في المرحلة الأولى ، غيّرت Nvidia ، التي ركزت على معالجات رسومات الألعاب المطورة ذاتيًا ، المشهد التنافسي لبطاقات الرسومات من خلال ضم المنافس الأول. خلال هذا الوقت ، قرعت Nvidia الجرس وأطلقت GeForce256 وحدد وحدة معالجة الرسومات GPU. في عام 2000 ، استحوذت Nvidia على 3DFX ، وهي شركة رائدة في بطاقات الرسومات ثلاثية الأبعاد ، مقابل 70 مليون دولار أمريكي. منذ ذلك الحين ، بعد تجربة "لعبة البقاء على قيد الحياة" لشركات بطاقات الرسومات في التسعينيات ، استحوذت Nvidia على منافستها الأولى ، 3DFX ، وظهرت كناجية.

في المرحلة الثانية ، لم تكن استثمارات Nvidia وعمليات الدمج والاستحواذ عالية المستوى. في عام 2007 ، أدى إنشاء وتطبيق CUDA إلى تمكين Nvidia من بناء حاجز بيئي يختلف عن الشركات المصنعة لبطاقات الرسومات الأخرى. من منظور "الإدراك المتأخر" ، طورت Nvidia منصة CUDA ، واستكشفت وحدات معالجة الرسومات للأغراض العامة ، وتخلت بشكل حاسم عن سوق الأجهزة المحمولة. أثرت هذه السلسلة من الإجراءات بشكل عميق على اتجاه تطوير Nvidia ، وأخيراً روجت Nvidia لتشكيل عرض لعبة ، مركز البيانات ، والسيارات كمنصة ، الطريق التجاري لـ "الترويكا".

منذ عام 2015 ، تسارعت عملية الاستثمار والاندماج في Nvidia ، كما بدأ دعمها للشركات الناشئة في الازدياد ، ودخلت مرحلة التوسع السريع. في السنوات الثماني الماضية ، استثمرت Nvidia في أكثر من 30 شركة من العديد من البلدان والمناطق ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي ومعالجة الصور والقيادة الذاتية والطب الحيوي ومجالات أخرى.

مصدر البيانات: تم تجميعه بواسطة China Electronics News

ذكر Huang Renxun ذات مرة منطق Nvidia الاستثماري: أولاً ، تتوافق رؤية الشركة مع Nvidia ، أي استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لخلق المزيد من القيمة للمجتمع ؛ ثانيًا ، تحتاج هذه الشركة إلى مساعدة Nvidia ؛ ثالثًا ، تتمتع هذه الشركة بمؤهلات ممتازة نسبيًا.

** جولة أخرى من التوسع الهائل **

في عام 2017 وحده ، استثمرت Nvidia واستحوذت على حوالي 20 شركة ، وهو ما تجاوز إجمالي السنوات السابقة. في السنوات التالية ، لم يكن طريق Nvidia إلى عمليات الدمج والاستحواذ سلسة. لقد استحوذت بنجاح على Mellanox ، وهي مزود لمفاتيح تبديل الشبكة السحابية ومحولاتها ، ولكن كان لديها أيضًا بعض التقلبات والانعطافات في عملية الحصول على ARM من Softbank ، وفي النهاية اضطرت إلى إنهاء الخطة بسبب قوانين مكافحة الاحتكار. قال خبير أشباه الموصلات Mo Dakang أن مجالات الاستثمار في Nvidia قد تبدو معقدة ، ولكن يمكن تلخيصها بإيجاز في اتجاهين أساسيين: أحدهما هو الذكاء الاصطناعي مع GPU باعتباره جوهر الحوسبة ، والآخر هو إلكترونيات السيارات.

يمكن العثور في قائمة الاستثمار الخاصة بها على أن التحسين الإضافي لبرامج GPU وقدرات الأجهزة واستكشاف القيادة الذاتية أصبحت المهام الرئيسية لشركة Nvidia. قد تكون هناك علامات على مثل هذا النشر طويل الأمد قبل ذلك بكثير. قال Sheng Linghai ، الخبير في صناعة أشباه الموصلات ، لمراسل "China Electronics News": "قررت Nvidia توسيع سيناريوهات تطبيق GPU ، وولد GPGPU (GPU العام) لأن Huang Renxun أدرك أنه بالإضافة إلى الألعاب ، يمكن أيضًا استخدام الحوسبة الموازية التي تتميز بها وحدة معالجة الرسومات في مجالات أخرى. وستكون مفيدة في المستقبل في الصناعات الأخرى التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات ".

في نهاية عام 2022 ، دخل الذكاء الاصطناعي التوليدي برئاسة ChatGPT مجال رؤية الجمهور ، حيث دفع الطلب الهائل على قوة الحوسبة سوق وحدة معالجة الرسومات إلى أن تكون ساخنة ، ودفع Nvidia لتحقيق قيمة سوقية تبلغ تريليون دولار في عام 2023. هذا ليس "الثراء بين عشية وضحاها" ، ولكن التراكم. أصبحت بيئة البرامج والأجهزة التي شكلها التخطيط طويل المدى "ثقة" Nvidia. بعد استثمار قوي في عام 2017 ، يبدو أن Nvidia في طريقها إلى توسع آخر.

في النصف الأول من عام 2023 ، استثمرت Nvidia على التوالي في ثلاث شركات تعرف باسم "AI unicorns". من بينها ، أعلنت شركة Cohere الكندية للذكاء الاصطناعي عن الانتهاء من تمويل بقيمة 270 مليون دولار في السلسلة C ؛ وأعلنت شركة أخرى ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي Inflection AI أنها تطور حاسوبًا فائقًا مزودًا بـ 22000 NVIDIA H100s. بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن استراتيجية الاستثمار لشركة Nvidia أيضًا الذكاء الاصطناعي الفني والإبداعي ، وقالت Runway إنها ستستخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج الفيديو. تم تسليم مقطورة الخيال العلمي للذكاء الاصطناعي "Trailer: Genesis" ، والتي جذبت الانتباه مؤخرًا على وسائل التواصل الاجتماعي ، إلى Runway لإنتاج الفيديو.

Runway Gen-2 ، أحد منتجات Runway (المصدر: موقع Runway الرسمي)

في 12 يوليو ، قالت Nvidia إنها ستستثمر 50 مليون دولار في Recursion Pharmaceuticals ، وهي شركة أدوية تعمل بالذكاء الاصطناعي ، لتسريع تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها واستخدامه في تطوير الأدوية. ستتعاون الشركتان لدفع تطوير نماذج Recursion القائمة على الذكاء الاصطناعي في مجالات البيولوجيا والكيمياء ، وتوزيعها بشكل تفضيلي على شركات التكنولوجيا الحيوية التي تستخدم خدمات NVIDIA السحابية.

** تمتد إلى المجال الرأسي **

تهدف Nvidia إلى تخطيط تطبيقات المصب هذه المرة ، وتحسين النظام الإيكولوجي الحالي لبرامج وأجهزة الذكاء الاصطناعي ، وتوسيع قنوات الأعمال مع تعزيز الاتصال بين العرض والطلب.

إن Nvidia على دراية بالمعركة في سوق معالجات الرسومات ككل ، وقد تم تعزيز منتجاتها منذ تأسيس الشركة. القوة الحاسوبية القوية التي يمكن أن توفرها وحدة معالجة الرسومات هي أساس وجودها ، ولكن هذا لا يعني أن التحسين المستمر لقوة الحوسبة سيكون آمنًا إلى الأبد. "AIGC هو موضوع مليء بالخيال اللامحدود ، وقد أظهر بالفعل مكانته البارزة في مجالات الترفيه والتسلية ، والمكاتب الضحلة. مع ظهور نماذج خاصة مختلفة وزيادة تحسين قوة الحوسبة في المستقبل ، سوف تتغلغل AIGC في المزيد المجالات التقنية المهنية. "قال دينغ تشوكسيانغ ، الباحث في CCID Consulting ، لمراسل أخبار الصين للإلكترونيات.

من ناحية أخرى ، في الصناعات التي تعالج كميات كبيرة من البيانات ، لا تستطيع وحدات المعالجة المركزية التعامل مع كميات هائلة من العمليات الحسابية ، وتحتاج وحدات معالجة الرسومات لمعالجة كمية كبيرة من البيانات المتوازية ؛ البيانات مغلقة نسبيًا ومعقدة ، ونماذج أكثر تخصيصًا وهناك حاجة إلى تطوير رقائق طاقة الحوسبة المخصصة للتدريب والاستدلال.

بصفتها شركة لتصميم الرقائق ، تقف Nvidia في جانب مزود طاقة الحوسبة وتحتاج إلى النظر في مسألة "من الذي سيبيع المنتج لـ". وهذا يتطلب من Nvidia أن تستكشف بنشاط وتلبية احتياجات شركات التطبيقات في المراحل النهائية. فيما يتعلق بـ AIGC والقيادة الذاتية والطب الحيوي ، بدأت Nvidia في تقديم خدمات حوسبة عالية باستمرار لمختلف الشركات المصنعة.

بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج Nvidia إلى تسريع اختراقها البيئي من خلال التعاون متعدد الأطراف. إذا أدرك إكمال منصة CUDA "استخدام" وحدة معالجة الرسومات ، فستقوم Nvidia الآن بترقية هذه المجموعة من بيئة البرامج والأجهزة إلى مستوى "التطبيق" لتحقيق امتداد آخر لإطار العمل. لذلك ، لا توفر Nvidia المعدات وقوة الحوسبة والدعم الفني لصناعة التطبيقات النهائية فحسب ، بل هي أيضًا مستثمر في الشركات الناشئة ، وبالتالي تحقيق عملية تصاعدية لولبية لتقوية نفسها بشكل متكرر.