Sürekli olarak downstream uygulama şirketlerini ekleyen Nvidia, yeni bir yatırım haritası çiziyor

Yazar: Zhang Xinyi Wang Xinhao

Kaynak: China Electronics News

Orijinal Başlık: "NVIDIA'nın Yatırım Haritası"

Nvidia, son iki ayda sık sık yatırım ve satın almalar yaptı: önce üç AI tek boynuzlu at şirketine yatırım yaptı, ardından biyoteknolojiyi desteklemek için 50 milyon dolar harcadı ve 19 Temmuz'da AI bulut hizmeti şirketi Lambda Labs'ı satın aldı. ARM'yi satın alması başarısız olduktan sonra, Nvidia'nın ARM için ana yatırımcı olmayı yeniden düşündüğüne dair daha fazla haber var. Bu yılın ilk yarısında sürekli olarak alt uygulama şirketlerini bünyesine katan Nvidia, yeni bir yatırım haritası çiziyor.

NVIDIA Investment "Üç Adım"

Kamuya açık verilere göre, Nvidia'nın kurulduğu 1993 yılından bu yana 50'den fazla şirkete yatırım yaptı ve satın aldı.

Nvidia'nın gelişimi üç aşamaya ayrılabilir: 1993'ten 2006'ya kadar olan bakım dönemi, 2007'den 2015'e kadar olan geliştirme dönemi ve 2016'dan günümüze genişleme dönemi.

Veri kaynağı: China Electronics News tarafından derlenmiştir

İlk etapta kendi geliştirdiği oyun grafik işlemcilerine odaklanan Nvidia, bir numaralı rakibini bünyesine katarak ekran kartlarının rekabet ortamını değiştirdi. Bu süre zarfında Nvidia zili çaldı, GeForce256'yı piyasaya sürdü ve grafik işlem birimi GPU'yu tanımladı. 2000 yılında Nvidia, 3D grafik kartlarının öncüsü olan 3DFX'i 70 milyon ABD doları karşılığında satın aldı. O zamandan beri, 1990'larda ekran kartı şirketlerinin "hayatta kalma oyununu" deneyimleyen Nvidia, bir numaralı rakibi 3DFX'i satın aldı ve bir kurtulan olarak ortaya çıktı.

İkinci aşamada, Nvidia'nın yatırımları ve birleşmeleri ve satın almaları yüksek profilli değildi. 2007 yılında hendek CUDA'nın kurulması ve uygulanması, Nvidia'nın diğer grafik kartı üreticilerinden farklı bir ekolojik bariyer oluşturmasını sağladı. "Geriye dönüp bakıldığında" Nvidia, CUDA platformunu geliştirdi, genel amaçlı GPU'ları keşfetti ve mobil pazardan kararlı bir şekilde vazgeçti.Bu eylemler dizisi, Nvidia'nın geliştirme yönünü derinden etkiledi ve sonunda Nvidia'yı bir oyun ekranı oluşturmaya teşvik etti. veri merkezi ve platform olarak otomobil "Troyka" nın iş rotası.

2015 yılından itibaren Nvidia'nın yatırım ve birleşme süreci hızlanmış, start-up şirketlere verdiği destek de artmaya başlamış ve hızlı bir genişleme aşamasına girmiştir. Son 8 yılda Nvidia, yapay zeka, görüntü işleme, otonom sürüş, biyomedikal ve diğer alanları içeren birçok ülke ve bölgeden 30'dan fazla şirkete yatırım yaptı.

Veri kaynağı: China Electronics News tarafından derlenmiştir

Huang Renxun bir keresinde Nvidia'nın yatırım mantığından bahsetmişti: Birincisi, şirketin vizyonu Nvidia ile tutarlı, yani AI teknolojisini toplum için daha fazla değer yaratmak için kullanmak; ikincisi, bu şirketin Nvidia'nın yardımına ihtiyacı var; üçüncüsü, bu şirket nispeten mükemmel niteliklere sahip .

Başka bir agresif genişleme turu

Yalnızca 2017 yılında Nvidia, önceki yılların toplamını aşan yaklaşık 20 şirkete yatırım yaptı ve satın aldı. Sonraki yıllarda, Nvidia'nın birleşme ve satın almalara giden yolu sorunsuz değildi. Bir bulut ağ anahtarları ve bağdaştırıcıları sağlayıcısı olan Mellanox'u başarıyla satın aldı, ancak ARM'yi Softbank'tan satın alma sürecinde de iniş çıkışlar yaşadı ve sonunda antitröst yasaları nedeniyle planı sonlandırmak zorunda kaldı. Yarı iletken uzmanı Mo Dakang, Nvidia'nın yatırım alanlarının karmaşık göründüğünü, ancak bunların kısaca iki temel yönde özetlenebileceğini söyledi: biri, bilgi işlemin çekirdeği GPU olan yapay zeka, diğeri ise otomotiv elektroniği.

GPU yazılım ve donanım yeteneklerinin daha da geliştirilmesi ve otonom sürüşün keşfedilmesinin Nvidia'nın ana görevleri haline geldiği yatırım listesinde bulunabilir. Bu kadar uzun vadeli konuşlandırmanın işaretleri çok daha erken olabilir. Yarı iletken endüstrisinde uzman olan Sheng Linghai, "China Electronics News" muhabirine şunları söyledi: "Nvidia, GPU'nun uygulama senaryolarını genişletmeye karar verdi ve GPGPU (Genel GPU), Huang Renxun'un oyunlara ek olarak, GPU'nun iyi olduğu paralel bilgi işlem diğer alanlarda da kullanılabilir. Gelecekte, büyük miktarda veriyi işlemesi gereken diğer endüstrilerde faydalı olacaktır."

2022'nin sonunda ChatGPT'nin başını çektiği üretken yapay zeka, halkın görüş alanına girdi.İşlem gücüne olan büyük talep, GPU pazarını kızıştı ve Nvidia'yı 2023'te trilyon dolarlık bir piyasa değeri elde etmeye itti. Bu "bir gecede zengin olmak" değil, birikim yapmaktır. Uzun vadeli düzenin oluşturduğu yazılım ve donanım ekolojisi, Nvidia'nın "güveni" haline geldi. 2017'de agresif bir yatırımın ardından Nvidia, bir başka genişleme yolunda görünüyor.

2023'ün ilk yarısında Nvidia, "AI unicorns" olarak bilinen üç şirkete art arda yatırım yaptı. Bunlar arasında Kanadalı yapay zeka şirketi Cohere, Series C finansmanında 270 milyon dolarlık finansmanın tamamlandığını duyurdu; bir başka yapay zeka startup şirketi Inflection AI, 22.000 NVIDIA H100 ile donatılmış bir süper bilgisayar geliştirdiğini duyurdu. Ayrıca Nvidia'nın yatırım stratejisi, sanatsal ve yaratıcı yapay zekayı da içeriyor ve Runway, yapay zekayı video prodüksiyonu için kullanacağını söyledi. Son zamanlarda sosyal medyada dikkatleri üzerine çeken AI bilim kurgu fragmanı "Trailer: Genesis", video üretimi için Runway'e teslim edildi.

Runway Gen-2, Runway'in bir ürünü (Kaynak: Runway resmi web sitesi)

12 Temmuz'da Nvidia, yapay zeka modelinin eğitimini hızlandırmak ve onu ilaç geliştirmede kullanmak için bir yapay zeka ilaç şirketi olan Recursion Pharmaceuticals'a 50 milyon dolar yatırım yapacağını söyledi. İki şirket, Recursion'un biyoloji ve kimya alanlarında yapay zeka tabanlı modellerinin geliştirilmesini ilerletmek için işbirliği yapacak ve bunları tercihen NVIDIA bulut hizmetlerini kullanan biyoteknoloji şirketlerine dağıtacak.

Dikey alana genişlet

Nvidia, bu kez mevcut yapay zeka yazılım ve donanım ekosistemini iyileştirmek ve arz ile talep arasındaki bağlantıyı güçlendirirken iş kanallarını genişletmek için aşağı akış uygulamalarının düzenini hedefliyor.

Nvidia, bir bütün olarak grafik işlemci pazarındaki savaşa aşinadır ve ürünleri, şirket kurulduğundan bu yana savaşlarla sertleştirilmiştir. GPU'nun sağlayabileceği güçlü bilgi işlem gücü, varlığının temelidir, ancak bu, bilgi işlem gücünün sürekli olarak iyileştirilmesinin sonsuza kadar güvenli olacağı anlamına gelmez. "AI ateşinin" arkasında daha da "soğuk düşünme" vardır. "AIGC, sınırsız hayal gücüyle dolu bir konudur ve şimdiden eğlence ve eğlence, sığ ofis alanlarında öne çıkmıştır. Gelecekte çeşitli özel modellerin ortaya çıkması ve bilgi işlem gücünün daha da geliştirilmesi ile AIGC, daha fazla alana nüfuz edecektir. profesyonel teknik alanlar." CCID Consulting'de bir araştırmacı olan Deng Chuxiang, China Electronics News muhabirine söyledi.

Bir yandan, büyük miktarda veri işleyen endüstrilerde, CPU'lar büyük miktarda hesaplamaları kaldıramaz ve GPU'ların büyük miktarda paralel veriyi işlemesi gerekir; Veriler nispeten kapalı ve karmaşıktır ve daha özel modellerdir. ve eğitim ve muhakeme için özel bilgi işlem güç yongalarının geliştirilmesi gerekir.

Bir çip tasarım şirketi olarak Nvidia, bilgi işlem güç kaynağı tarafında duruyor ve "ürünü kime satacak" konusunu dikkate alması gerekiyor. Bu, Nvidia'nın aşağı akış uygulama şirketlerinin ihtiyaçlarını aktif olarak keşfetmesini ve aktif olarak karşılamasını gerektirir. AIGC, otonom sürüş ve biyotıp açısından Nvidia, çeşitli üreticilere sürekli olarak yüksek bilgi işlem gücü hizmetleri sağlamaya başladı.

Ek olarak, Nvidia'nın çok taraflı işbirliği yoluyla kendi ekolojik penetrasyonunu hızlandırması gerekiyor. CUDA platformunun tamamlanması, GPU'nun "kullanımını" gerçekleştirirse, şimdi Nvidia, iş çerçevesinin başka bir uzantısını elde etmek için bu yazılım ve donanım ekolojisi setini "uygulama" düzeyine yükseltecektir. Bu nedenle, Nvidia yalnızca alt uygulama endüstrisine ekipman, bilgi işlem gücü ve teknik destek sağlamakla kalmaz, aynı zamanda sonraki gelişmekte olan şirketlere de bir yatırımcıdır ve böylece kendisini sürekli olarak güçlendiren sarmal bir yukarı doğru süreci başarır.