Постійно додаючи компанії-розробники програм, Nvidia малює нову інвестиційну карту

Автор: Чжан Сіньі Ван Сіньхао

Джерело: China Electronics News

Оригінальна назва: "Інвестиційна карта NVIDIA"

За останні два місяці Nvidia зробила часті інвестиції та придбання: спочатку вона інвестувала в три компанії єдинорогів штучного інтелекту, потім витратила 50 мільйонів доларів на підтримку біотехнологій і 19 липня придбала компанію хмарних сервісів штучного інтелекту Lambda Labs. Є ще більше новин про те, що Nvidia переосмислює можливість стати основним інвестором ARM після невдалого придбання ARM. У першій половині цього року Nvidia, яка постійно додає компанії-виробники додатків, створює новий інвестиційний ландшафт.

Інвестиції NVIDIA "Три кроки"

Згідно з відкритими даними, з моменту заснування Nvidia в 1993 році вона інвестувала та придбала понад 50 компаній.

Розвиток Nvidia можна розділити на три етапи: період обслуговування з 1993 по 2006 рік, період розробки з 2007 по 2015 рік і період розширення з 2016 року по теперішній час.

Джерело даних: складено China Electronics News

На першому етапі компанія Nvidia, яка зосередилася на власноруч розроблених ігрових графічних процесорах, змінила конкурентний ландшафт відеокарт, приєднавши конкурента номер один. За цей час Nvidia подзвонила, випустила GeForce256 і визначила графічний процесор GPU. У 2000 році Nvidia придбала 3DFX, піонера 3D-відеокарт, за 70 мільйонів доларів США. Відтоді, після досвіду «гри на виживання» компаній-виробників відеокарт у 1990-х роках, Nvidia придбала свого конкурента номер один, 3DFX, і вижила.

На другому етапі інвестиції та злиття й поглинання Nvidia не були гучними. У 2007 році створення та застосування moat CUDA дозволило Nvidia побудувати екологічний бар’єр, відмінний від інших виробників відеокарт. З точки зору "заднім числом", Nvidia розробила платформу CUDA, досліджувала графічні процесори загального призначення та рішуче відмовилася від ринку мобільних пристроїв. Ця низка дій глибоко вплинула на напрямок розвитку Nvidia та, нарешті, просунула Nvidia до створення ігрового дисплея, дата-центр, а автомобіль як платформа Діловий маршрут «трійки».

З 2015 року процес інвестицій і злиття Nvidia пришвидшився, а також почала збільшуватися підтримка компаній-початківців, і компанія увійшла в стадію швидкого розширення. За останні 8 років Nvidia інвестувала в понад 30 компаній з багатьох країн і регіонів, які займаються штучним інтелектом, обробкою зображень, автономним водінням, біомедициною та іншими сферами.

Джерело даних: складено China Electronics News

Хуан Реньсюнь якось згадав інвестиційну логіку Nvidia: по-перше, бачення компанії узгоджується з Nvidia, тобто використовувати технологію штучного інтелекту для створення більшої цінності для суспільства; по-друге, цій компанії потрібна допомога Nvidia; по-третє, ця компанія має відносно відмінну кваліфікацію.

Ще один раунд агресивного розширення

Тільки в 2017 році Nvidia інвестувала і придбала близько 20 компаній, що перевищує суму попередніх років. У наступні роки шлях Nvidia до злиттів і поглинань не був гладким. Вона успішно придбала Mellanox, постачальника хмарних мережевих комутаторів і адаптерів, але у неї також були перипетії в процесі придбання ARM у Softbank, і, нарешті, довелося припинити план через антимонопольне законодавство. Експерт з напівпровідників Мо Даканг сказав, що сфери інвестицій Nvidia здаються складними, але їх можна коротко узагальнити в два основних напрямки: один – це штучний інтелект із графічним процесором як ядром обчислень, а інший – автомобільна електроніка.

У списку інвестицій можна знайти, що подальше вдосконалення програмного забезпечення та апаратних можливостей GPU та дослідження автономного водіння стали основними завданнями Nvidia. Ознаки такого тривалого розгортання можуть з'явитися набагато раніше. Шен Лінхай, експерт у галузі напівпровідників, сказав журналісту «China Electronics News»: «Nvidia вирішила розширити сценарії застосування GPU, і GPGPU (General GPU) народився, тому що Хуан Реньсюнь зрозумів, що окрім ігор, Паралельні обчислення, у яких добре вміє GPU, можуть також використовуватися в інших сферах. У майбутньому вони будуть корисні в інших галузях, яким потрібно обробляти величезні обсяги даних».

Наприкінці 2022 року генеративний штучний інтелект на чолі з ChatGPT увійшов у поле зору громадськості. Величезний попит на обчислювальну потужність викликав гарячий ринок графічних процесорів і підштовхнув Nvidia до досягнення ринкової вартості в трильйони доларів у 2023 році. Це не «збагачення за одну ніч», а накопичення. Екологія програмного та апаратного забезпечення, сформована довгостроковою компонуванням, стала «довірою» Nvidia. Після активних інвестицій у 2017 році Nvidia, схоже, на шляху до ще одного розширення.

У першій половині 2023 року Nvidia послідовно інвестувала в три компанії, відомі як «єдинороги ШІ». Серед них канадська компанія зі штучного інтелекту Cohere оголосила про завершення фінансування серії C на суму 270 мільйонів доларів; інша стартап-компанія зі штучного інтелекту Inflection AI оголосила про розробку суперкомп’ютера, оснащеного 22 000 NVIDIA H100. Крім того, інвестиційна стратегія Nvidia також передбачає художній і творчий штучний інтелект, і Runway заявила, що використовуватиме штучний інтелект для виробництва відео. Науково-фантастичний трейлер зі штучним інтелектом «Трейлер: Генезис», який нещодавно привернув увагу в соціальних мережах, був переданий Runway для створення відео.

Runway Gen-2, продукт Runway (Джерело: офіційний сайт Runway)

12 липня Nvidia заявила, що інвестує 50 мільйонів доларів у Recursion Pharmaceuticals, фармацевтичну компанію зі штучним інтелектом, щоб прискорити навчання моделі штучного інтелекту та використовувати її в розробці ліків. Дві компанії співпрацюватимуть, щоб розвивати моделі Recursion на основі штучного інтелекту в галузях біології та хімії та розповсюджувати їх переважно серед біотехнологічних компаній, які використовують хмарні сервіси NVIDIA.

Поширити на вертикальне поле

Цього разу Nvidia націлена на компонування низхідних додатків, більшою мірою для покращення існуючої екосистеми програмного та апаратного забезпечення штучного інтелекту та розширення бізнес-каналів, зміцнюючи зв’язок між попитом і пропозицією.

Nvidia знайома з битвою на ринку графічних процесорів в цілому, і її продукти були загартовані в боях з моменту заснування компанії. Потужна обчислювальна потужність, яку може забезпечити графічний процесор, є основою його існування, але це не означає, що постійне вдосконалення обчислювальної потужності буде безпечним назавжди.За «лихоманкою ШІ» стоїть ще більше «холодне мислення». «AIGC — це тема, сповнена необмеженої уяви, і вона вже показала свою популярність у сферах дозвілля та розваг, невеликих офісів. З появою різних спеціальних моделей і подальшим вдосконаленням обчислювальної потужності в майбутньому AIGC проникне в більш широке коло. професійних технічних сферах", - сказав репортеру China Electronics News Ден Чусян, дослідник CCID Consulting.

З одного боку, у галузях, де обробляються великі обсяги даних, центральні процесори не здатні обробляти величезні обсяги обчислень, а графічні процесори потрібні для обробки великого обсягу паралельних даних; дані є відносно закритими та складними, а більш спеціалізовані моделі і для навчання та міркування необхідно розробити спеціальні мікросхеми обчислювальної потужності.

Як компанія, що займається розробкою чіпів, Nvidia стоїть на стороні обчислювальної потужності та має розглянути питання про те, «кому буде продавати продукт». Це вимагає від Nvidia активно досліджувати та активно задовольняти потреби компаній-розробників додатків. Що стосується AIGC, автономного водіння та біомедицини, Nvidia почала постійно надавати послуги високої обчислювальної потужності різним виробникам.

Крім того, Nvidia має прискорити власне екологічне проникнення через багатосторонню співпрацю. Якщо завершення платформи CUDA реалізує «використання» графічного процесора, то тепер Nvidia просуватиме цей набір екологічного програмного та апаратного забезпечення до рівня «додатків», щоб досягти ще одного розширення бізнес-структури. Таким чином, Nvidia не лише надає обладнання, обчислювальну потужність і технічну підтримку індустрії прикладних програм, але також є інвестором у нові компанії, що розвиваються, таким чином досягаючи спірального висхідного процесу постійного зміцнення.